大靶面光幕靶背景光源狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障定位

田 會(huì)，袁 云，倪晉平，甘學(xué)文，田亞男

(1.西安工業(yè)大學(xué)光電工程學(xué)院，陜西 西安 710021；2.重慶建設(shè)工業(yè)(集團(tuán))有限責(zé)任公司技術(shù)中心，重慶 400054)

0 引言

彈丸飛行速度是衡量身管武器作用效能的基礎(chǔ)指標(biāo)，在武器研制、交驗(yàn)和定性過程中都需要準(zhǔn)確測(cè)試?；诠怆娞綔y(cè)原理的光幕探測(cè)器可實(shí)時(shí)測(cè)量彈丸在預(yù)定位置的飛行速度，具有響應(yīng)速度快、靈敏度高、非接觸測(cè)試和成本低等優(yōu)勢(shì)，現(xiàn)已成為武器生產(chǎn)、企業(yè)研制的主力測(cè)速設(shè)備[1-3]。針對(duì)更大探測(cè)靶面的測(cè)試需求，研究者提出采用2條長(zhǎng)度為10 m的線陣列光源構(gòu)成L形背景光源，配合鏡頭式光幕探測(cè)器件，可在室內(nèi)形成10 m×10 m的探測(cè)幕面[4]。L形背景光源由數(shù)量約為4 800個(gè)直徑為5 mm子彈頭LED形成，當(dāng)背景光源中的某個(gè)LED發(fā)生故障時(shí)，會(huì)直接影響測(cè)試系統(tǒng)的穩(wěn)定性，嚴(yán)重時(shí)造成測(cè)試系統(tǒng)無法正常工作。傳統(tǒng)的光源狀態(tài)監(jiān)測(cè)方法主要以人員進(jìn)入靶道直接觀察為主，在強(qiáng)光照射下當(dāng)視覺疲勞時(shí)易出現(xiàn)錯(cuò)檢、漏檢現(xiàn)象，當(dāng)LED發(fā)生高頻閃爍或針對(duì)近紅外光源人眼無法進(jìn)行有效判定[5-7]。本文針對(duì)上述不足，提出了大靶面光幕靶背景光源狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障定位方法。

1 光源狀態(tài)監(jiān)測(cè)裝置搭建

L形背景光源在結(jié)構(gòu)上可認(rèn)為是由多段弧形光源按照一定的位置和角度所構(gòu)成，鏡頭式光幕探測(cè)器安裝在光源主光線匯聚點(diǎn)位置處，線陣列相機(jī)安裝在光幕探測(cè)器的上方，相機(jī)成像視場(chǎng)盡量與光幕探測(cè)器視場(chǎng)重合，如圖1所示。L形背景光源中的每段LED線陣列光源模塊上均固定有12個(gè)直徑為5 mm的LED，相鄰LED的中心距離為6 mm，光源模塊間距為2 mm。選用分辨率為7 K，行頻為3.9 kHz的線陣相機(jī)配合焦距為14 mm定焦鏡頭，搭建圖像采集系統(tǒng)其視場(chǎng)可有效監(jiān)測(cè)10 m×10 m靶面內(nèi)LED的狀態(tài)。

圖1 光源狀態(tài)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)整體結(jié)構(gòu)示意圖Fig.1 The structure diagram of light source condition monitoring system

限于實(shí)驗(yàn)室尚不具備10 m×10 m的L形光源，本文采用與L形背景光源構(gòu)造方式一致的半徑為2 m的弧形光源作為被測(cè)目標(biāo)，以驗(yàn)證研究方法的有效性與可行性，該弧形光源結(jié)構(gòu)長(zhǎng)度為1.2 m，包括17個(gè)光源模塊。

2 光源故障類型分析

光源在實(shí)際使用過程中出現(xiàn)的故障主要包括3種類型：某個(gè)光源發(fā)生短路或斷路時(shí)，導(dǎo)致對(duì)應(yīng)模塊上的部分LED熄滅，當(dāng)彈丸從該探測(cè)區(qū)域內(nèi)穿過時(shí)，探測(cè)器無法有效輸出彈丸過幕信號(hào)[8]；光源長(zhǎng)時(shí)間使用后光源光能量衰減，導(dǎo)致光幕探測(cè)靈敏度下降[9]；個(gè)別LED發(fā)生閃爍，引起探測(cè)器持續(xù)輸出干擾信號(hào)，無法進(jìn)行正常測(cè)試。如圖2所示為相機(jī)采集弧形光源發(fā)生3種故障時(shí)所對(duì)應(yīng)的灰度圖像。依據(jù)背景光源電路設(shè)計(jì)特點(diǎn)，當(dāng)LED光強(qiáng)發(fā)生衰減和熄滅時(shí)，以選取適當(dāng)?shù)拈撝祵?duì)圖像進(jìn)行二值化處理，即可對(duì)該類型的故障進(jìn)行直觀判斷[10-12]。當(dāng)LED發(fā)生閃爍時(shí)，特別是人眼無法判別的高頻閃爍，傳統(tǒng)圖像處理算法已無法準(zhǔn)確識(shí)別LED閃爍的頻率高低和故障位置。本文針對(duì)LED發(fā)生閃爍時(shí)，研究了快速準(zhǔn)確判定閃爍頻率和故障定位的方法。

圖2 光源發(fā)生不同故障的灰度示意圖Fig.2 Gray diagram of different failures of light source

3 圖像預(yù)處理與故障定位

3.1 目標(biāo)圖像預(yù)處理

圖3為采用光源狀態(tài)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)采集背景光源工作狀態(tài)的圖像，其中圖3(a)為光源工作狀態(tài)正常時(shí)的標(biāo)準(zhǔn)圖像，圖3(b)為背景光源不同位置處的LED發(fā)生了1 kHz和5 kHz頻率閃爍時(shí)的目標(biāo)圖像。由于采集到的圖像具有一定噪聲干擾，先需進(jìn)行降噪處理。因光源狀體圖像中條紋信息居多，降噪算法選取不當(dāng)將直接影響故障定位精度。通過對(duì)均值濾波、高斯濾波、中值濾波、維納濾波進(jìn)行客觀評(píng)價(jià)后，采用對(duì)圖像水平和垂直方向紋理信息保持較好的均值濾波算法進(jìn)行降噪處理，處理后的圖像如圖4所示。

光源模塊各特征結(jié)構(gòu)在灰度圖像中所占的像素?cái)?shù)直接決定故障定位精度。通過采集的光源標(biāo)準(zhǔn)圖像，結(jié)合光源結(jié)構(gòu)特征確定每個(gè)特征結(jié)構(gòu)所占的像素?cái)?shù)：光源模塊所占像素?cái)?shù)為410；相鄰光源模塊之間縫隙所占像素?cái)?shù)為13；單個(gè)LED所占像素?cái)?shù)為28±3(因光源存在一定的發(fā)散角)，相鄰LED之間縫隙所占像素?cái)?shù)為6。

圖3 相機(jī)采集光源工作過程中圖像Fig.3 Use the camera to capture light source working images

圖4 均值濾波后的目標(biāo)圖像
Fig.4 The mean filtered target image

3.2 故障定位

對(duì)經(jīng)預(yù)處理后的目標(biāo)圖像4，按圖5所示的故障檢測(cè)流程進(jìn)行故障監(jiān)測(cè)與定位。依據(jù)光源模塊不同結(jié)構(gòu)所占的像素?cái)?shù)，建立缺陷位置對(duì)應(yīng)的像素點(diǎn)與對(duì)應(yīng)背景故障光源LED之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系，通過反解可準(zhǔn)確判定背景光源發(fā)生故障的位置。

以目標(biāo)圖像第78行像素灰度值為參考值(行數(shù)的選取在掃描范圍之內(nèi))，取目標(biāo)圖像第76—85行像素灰度值，與第78行像素灰度值逐次進(jìn)行差值運(yùn)算，結(jié)果如圖6所示。在同一位置出現(xiàn)不同程度的灰度跳躍現(xiàn)象。設(shè)跳躍灰度值大于20時(shí)(結(jié)合鏡頭式光幕探測(cè)器件的響應(yīng)特性確定閾值)，該位置的LED發(fā)生了閃爍。即圖4中的缺陷定位于第2 557

-2 585像素點(diǎn)處；同樣可定位另一處的缺陷位于第4 923-4 895像素點(diǎn)處。

圖5 缺陷檢測(cè)算法流程圖Fig.5 The flow chart of defect detection algorithm

圖6 故障圖像固定行與不同行像素值灰度差值結(jié)果示意圖Fig.6 The result of pixel gray value difference between the fixed line and other lines of the fault image

按照上述方式確定缺陷對(duì)應(yīng)的像素點(diǎn)后，通過式(1)—式(4)對(duì)故障進(jìn)行定位：

eq1=410x+13×(x-1)-Piont(end)

(1)

eq2=ceil(eq1)

(2)

eq3=410×(eq2-1)+13×(eq2-1)

(3)

eq4=6×(m-1)+28m+eq3-Piont(end)

(4)

式(1)—式(4)中，x表示故障光源模塊位置，m表示該模塊上對(duì)應(yīng)的故障LED位置，ceil(eq1)表示如果eq1有小數(shù)部分則進(jìn)一位，Piont(end)表示單一缺陷所對(duì)應(yīng)的最后一個(gè)像素點(diǎn)。

由上式反解可知第一處故障位于第6個(gè)光源模塊上第7個(gè)LED處；第二處故障位于第12個(gè)光源模塊上第4個(gè)LED處。

3.3 閃爍頻率判定

依據(jù)上述故障定位結(jié)果，取目標(biāo)圖像第一處缺陷中心位置即第2 570像素點(diǎn)對(duì)應(yīng)的列灰度值，其灰度曲線如圖7(a)所示；第二處缺陷中心位置即第4 936像素點(diǎn)對(duì)應(yīng)的列灰度值，其灰度曲線如圖7(b)所示；再取第二處缺陷位置的第4 933像素點(diǎn)對(duì)應(yīng)的列灰度值，其灰度曲線如圖7(c)所示；分析兩處缺陷對(duì)應(yīng)的列灰度曲線分布可LED發(fā)生閃爍時(shí)的灰度值分布特點(diǎn)：閃爍頻率越高故障中心處灰度幅值越高且接近255，故障邊緣灰度值呈現(xiàn)鋸齒狀分布；閃爍頻率較低時(shí)，故障中心處對(duì)應(yīng)的灰度值呈梳狀分布且值幅值差異較大。因此可直觀判定目標(biāo)圖像第二處的閃爍頻率比第一處的閃速頻率的高。

圖7 目標(biāo)圖像故障位置對(duì)應(yīng)列的灰度分布曲線圖Fig.7 The column grayscale curve of fault in the target image

4 結(jié)論

本文提出了大靶面光幕靶背景光源狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障定位方法。該方法使用差影法獲取目標(biāo)圖像中缺陷位置對(duì)應(yīng)的行、列像素特征值；結(jié)合不同光源模塊結(jié)構(gòu)所占像素?cái)?shù)，建立了缺陷像素位置與光源參數(shù)之間的轉(zhuǎn)換模型，實(shí)現(xiàn)了光源故障準(zhǔn)確定位。試驗(yàn)表明該方法有效可行，LED故障定位精度優(yōu)于5 mm，為大靶面光幕測(cè)速系統(tǒng)的可靠工作提供技術(shù)保障。