全景视觉旋翼共锥度测量系统设计与高精度实现

本文主要探讨了基于全景视觉技术的旋翼共锥度测量系统的创新设计与实现。在当前旋翼桨叶共锥度测量方法的基础上，作者提出了一种新的测量策略，该方法利用全景视觉技术来提高精度和效率。研究者首先回顾了传统测量手段的局限性，并深入分析了全景图像球面还原算法的原理，通过这个原理，他们推导出了一套计算桨叶锥度差的逆投影公式，这对于准确捕捉桨叶形状至关重要。 作者通过同步电路技术，实现了摄像机对目标桨叶的实时捕捉和定位，确保了测量过程的动态性和实时性。接下来，他们采用脉冲耦合神经网络（PCNN）对全景图像进行初次分割，这是一种高效的图像处理技术，能够有效地区分背景和目标物体。作者重点介绍了如何结合区域标记法进一步对桨叶图像进行特征提取，这种方法强调了对桨叶特定区域的特性的精确识别，从而提高了测量的精度和识别率。 实验结果显示，该基于全景视觉的测量方法在计算桨叶锥度差时展现出显著的优势，其精度达到了较高水平，具有很好的实用价值。这表明，该技术有潜力在未来的旋翼制造和维修过程中得到广泛应用，尤其是在自动化生产线上，能够提升生产效率和产品质量。 关键词涵盖了本研究的核心技术，如自动控制技术、旋翼桨叶共锥度测量、全景视觉技术、逆投影公式、脉冲耦合神经网络以及区域标记，这些都是实现精准测量的关键要素。本文的研究成果不仅推动了旋翼制造领域的技术进步，也为其他需要高精度图像处理的领域提供了新的思考和实践方向。