[發(fā)明專利]一種區(qū)域多特征的檢測(cè)方法及檢測(cè)裝置

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201710473762.7
• 申請(qǐng)日: 2017-06-21
• 公開（公告）號(hào): CN107341455B
• 公開（公告）日: 2020-11-03
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 鄭紅;陳昊
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 北京航空航天大學(xué)
• 主分類號(hào): G06K9/00
• 分類號(hào): G06K9/00;G06K9/34;G06K9/40
• 代理公司: 北京市廣友專利事務(wù)所有限責(zé)任公司 11237
• 代理人: 滕勝利

1.一種對(duì)夜間機(jī)場(chǎng)跑道路面上外來物的區(qū)域多特征的檢測(cè)裝置，所述區(qū)域多特征檢測(cè)裝置包括有配置有GPS定位的移動(dòng)車載、計(jì)算機(jī)；其特征在于：還包括有激光器、CCD相機(jī)和FOD檢測(cè)裝置；激光器和CCD相機(jī)安裝在配置有GPS定位移動(dòng)車載的頂部；

激光器，用于出射紅色激光線；

CCD相機(jī)，用于采集包含有所述紅色激光線的視頻圖像信息；

FOD檢測(cè)裝置，由計(jì)算機(jī)、視頻圖像預(yù)處理單元和區(qū)域多特征FOD檢測(cè)單元組成，所述的視頻圖像預(yù)處理單元和所述的區(qū)域多特征FOD檢測(cè)單元存儲(chǔ)在所述計(jì)算機(jī)內(nèi)；激光器和CCD相機(jī)通過電纜與計(jì)算機(jī)的串口連接；

視頻圖像預(yù)處理單元，首先對(duì)CCD相機(jī)實(shí)時(shí)采集到的夜間機(jī)場(chǎng)跑道的視頻圖像進(jìn)行三通道分解處理，獲得R通道的視頻圖像信息；然后對(duì)R通道的視頻圖像信息進(jìn)行中值濾波處理，獲得濾波后視頻圖像信息；進(jìn)而對(duì)濾波后視頻圖像信息進(jìn)行形態(tài)學(xué)處理，獲得形態(tài)—濾波后視頻圖像信息；最后對(duì)形態(tài)—濾波后視頻圖像信息進(jìn)行大津閾值分割處理，獲得預(yù)分割視頻圖像信息；

區(qū)域多特征FOD檢測(cè)單元，對(duì)CCD相機(jī)實(shí)時(shí)采集到的包含有紅色激光線位于視頻圖像中下部的視頻圖像所在區(qū)域進(jìn)行檢測(cè)判斷；當(dāng)激光器出射的紅色激光線掃在FOD上時(shí)，位于FOD處的激光線會(huì)產(chǎn)生變寬、變窄、斷口的形變，通過提取此處激光線的形變特征情況，來識(shí)別出視頻圖像所在區(qū)域上是否存在FOD，進(jìn)而判斷出夜間機(jī)場(chǎng)跑道路面上是否存在有FOD。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種對(duì)夜間機(jī)場(chǎng)跑道路面上外來物的區(qū)域多特征的檢測(cè)裝置，其特征在于：所述的預(yù)分割視頻圖像的豎直高度是激光線豎直高度的10倍。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種對(duì)夜間機(jī)場(chǎng)跑道路面上外來物的區(qū)域多特征的檢測(cè)裝置，其特征在于：所述CCD相機(jī)的像素要求不低于500萬像素；所述CCD相機(jī)的有效采集距離為直線距離5米。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種對(duì)夜間機(jī)場(chǎng)跑道路面上外來物的區(qū)域多特征的檢測(cè)裝置，其特征在于：所述激光器出射波長(zhǎng)為635納米的紅色激光線。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種對(duì)夜間機(jī)場(chǎng)跑道路面上外來物的區(qū)域多特征的檢測(cè)裝置，其特征在于：檢測(cè)裝置能夠?qū)崿F(xiàn)的最大檢測(cè)精度為2cm×2cm，且不受FOD的材質(zhì)影響，不受夜間機(jī)場(chǎng)跑道路上光線變化影響。

6.應(yīng)用如權(quán)利要求1所述的一種對(duì)夜間機(jī)場(chǎng)跑道路面上外來物的區(qū)域多特征的檢測(cè)裝置進(jìn)行的區(qū)域多特征FOD檢測(cè)，其特征在于包括有下列步驟：

步驟一，對(duì)CCD相機(jī)實(shí)時(shí)采集到的夜間機(jī)場(chǎng)跑道的視頻圖像進(jìn)行預(yù)處理，獲得包含F(xiàn)OD的預(yù)分割視頻圖像；

步驟11，對(duì)CCD相機(jī)實(shí)時(shí)采集到的夜間機(jī)場(chǎng)跑道的視頻圖像進(jìn)行三通道分解處理，獲得R通道的視頻圖像信息；

步驟12，對(duì)R通道的視頻圖像信息進(jìn)行中值濾波處理，獲得濾波后視頻圖像信息；

步驟13，對(duì)濾波后視頻圖像信息進(jìn)行形態(tài)學(xué)處理，獲得形態(tài)—濾波后視頻圖像信息；

步驟14，對(duì)形態(tài)—濾波后視頻圖像信息進(jìn)行大津閾值分割處理，獲得包含F(xiàn)OD的預(yù)分割視頻圖像信息；

步驟二，對(duì)預(yù)分割視頻圖像信息進(jìn)行視頻區(qū)域分割；

先以包含F(xiàn)OD的預(yù)分割視頻圖像的左頂角為坐標(biāo)原點(diǎn)構(gòu)建平面坐標(biāo)系XOY，OX軸為橫軸方向，OY軸為縱軸方向；然后沿橫軸方向OX按照區(qū)間寬度S將所述的預(yù)分割視頻圖像劃分為A個(gè)區(qū)間的圖像；

步驟三，縱軸方向激光線特征提取：

為獲取所述激光線—FOD視頻圖像區(qū)域FOD_Video_LA中激光線的縱向特征，以任意一區(qū)間內(nèi)的激光線上的像素點(diǎn)個(gè)數(shù)的總和來求取，所述FOD_Video_LA所在區(qū)間豎直方向上的算術(shù)平均值

令為區(qū)間中激光線上各列像素點(diǎn)個(gè)數(shù)和的序列集，從區(qū)間的左端開始到區(qū)間的右端結(jié)束，步長(zhǎng)為1個(gè)像素；屬于區(qū)間的方差中的角標(biāo)k表示屬于a_i區(qū)間中的第幾列，即列數(shù)標(biāo)識(shí)號(hào)；

步驟四，橫軸方向激光線特征提取：

為了獲取所述激光線—FOD視頻圖像區(qū)域FOD_Video_LA中激光線的橫向特征，以縱向的各個(gè)像素點(diǎn)個(gè)數(shù)的總和來表征，即激光線的橫向特征

計(jì)算所述激光線—FOD視頻圖像區(qū)域FOD_Video_LA中激光線長(zhǎng)度的算術(shù)平均值則有

步驟五，區(qū)域內(nèi)縱向特征比較，判斷FOD的存在；

為了獲取所述激光線—FOD視頻圖像區(qū)域FOD_Video_LA中激光線的縱向變化特征，選取出區(qū)間內(nèi)的列像素的最大值F_max及最小值F_min；若F_max≥T₁或F_min≤T₂，則證明區(qū)間中有FOD存在，同時(shí)在實(shí)時(shí)采集的視頻圖像界面中顯示出FOD的位置；

若F_max＜T₁和F_min＞T₂兩者都不滿足，則執(zhí)行步驟六；

T₁表示激光線上包含F(xiàn)OD時(shí)激光線高度增加的最小閾值；

T₂表示激光線上包含F(xiàn)OD時(shí)激光線變窄或斷開的最大閾值；

步驟六，雙總體t分布檢驗(yàn)均值檢驗(yàn)FOD；

采用雙總體t分布檢驗(yàn)均值方法對(duì)進(jìn)行比較是否相等，檢驗(yàn)水準(zhǔn)為0.05，若區(qū)間中有FOD，同時(shí)在實(shí)時(shí)采集的含有紅色激光線視頻圖像界面中顯示出FOD的位置及大小；

若執(zhí)行步驟七；

DS表示屬于區(qū)間的總體方差的最小方差無偏估計(jì)值；

步驟七，區(qū)域橫向特征比較，判斷FOD的存在；

在區(qū)間中求出豎直高度H，h_j為豎直方向上單步長(zhǎng)各行激光線上像素點(diǎn)總數(shù)集，h_j中角標(biāo)j為行數(shù)標(biāo)識(shí)號(hào)，n為激光線高度所在的最大行數(shù)，從區(qū)間上端依次累加，直到出現(xiàn)時(shí)結(jié)束；T₃表示激光線上像素點(diǎn)存在FOD的橫向累加和與激光線上像素點(diǎn)沒有FOD的橫向累加和的最大間隔，簡(jiǎn)稱為間隔閾值，若H≥T₃，證明區(qū)域FOD_Video_LA中有FOD；同時(shí)在實(shí)時(shí)采集的含有紅色激光線視頻圖像界面中顯示出FOD的位置；

若H＜T₃，證明區(qū)域FOD_Video_LA中沒有FOD；繼續(xù)向前進(jìn)行夜間機(jī)場(chǎng)跑道路面檢測(cè)。