[發(fā)明專利]一種用于檢測汽車底盤非常規(guī)目標的檢測系統(tǒng)有效
| 申請?zhí)枺?/td> | 201811229610.3 | 申請日: | 2018-10-22 |
| 公開(公告)號: | CN109212628B | 公開(公告)日: | 2020-02-18 |
| 發(fā)明(設計)人: | 王玥;原建平 | 申請(專利權)人: | 中國科學院聲學研究所 |
| 主分類號: | G01V11/00 | 分類號: | G01V11/00 |
| 代理公司: | 北京方安思達知識產權代理有限公司 11472 | 代理人: | 陳琳琳;王蔚 |
| 地址: | 100190 *** | 國省代碼: | 北京;11 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 用于 檢測 汽車底盤 常規(guī) 目標 系統(tǒng) | ||
1.一種用于檢測汽車底盤非常規(guī)目標的檢測系統(tǒng),其特征在于,其包括:
定位子系統(tǒng),利用融合激光技術,對檢測位置進行定位;利用超寬帶技術和無載波通信技術,采集、記錄檢測位置和檢測路徑;所述檢測位置為汽車底盤發(fā)生異響的位置;所述檢測路徑為檢測時的運動軌跡;
聲相儀子系統(tǒng),用于采集汽車底盤非常規(guī)目標異常聲響發(fā)出的聲音信號,對其進行聲源定位,獲得汽車底盤非常規(guī)目標異常聲響的聲音強度,生成聲音圖像;
高光譜子系統(tǒng),通過搭載在不同空間平臺上的高光譜傳感器,在汽車底盤區(qū)域采集汽車底盤區(qū)域外部特征的高光譜影像信息,生成高光譜圖像;
和數(shù)據(jù)處理子系統(tǒng),采用基于灰度信息法或變換域法或基于特征法進行圖像配準,將聲音圖像和高光譜圖像進行合成,生成汽車底盤非常規(guī)目標圖像,實現(xiàn)對汽車底盤非常規(guī)目標的檢測。
2.根據(jù)權利要求1所述的檢測系統(tǒng),其特征在于,所述聲相儀子系統(tǒng)進一步包括:
傳聲器模塊,其為包含64個獨立的傳聲器陣元和相應的信號調理電路組成的一個傳聲器陣列,用于接收汽車底盤非常規(guī)目標異常聲響發(fā)出的聲音信號;
ADC高速數(shù)據(jù)采集模塊,用于同時采集64個傳聲器陣元所接收的汽車底盤非常規(guī)目標異常聲響發(fā)出的異常聲音信號;
信號處理模塊,用于對所采集的異常聲音信號進行聲源定位,獲得汽車底盤非常規(guī)目標異常聲響的聲音強度,生成異常聲音圖像;
視頻采集模塊,用于采集生成的聲音圖像;
顯示控制模塊,用于與視頻采集模塊、信號處理模塊進行交互,顯示生成的異常聲音圖像。
3.根據(jù)權利要求1所述的檢測系統(tǒng),其特征在于,所述高光譜子系統(tǒng)進一步包括:
光源、鏡頭、成像光譜儀、CCD攝像機、攝像機控制模塊;
所述光源為寬帶白光源,用于提供照明;光源發(fā)出白光作為入射光,透過鏡頭,再經(jīng)過成像光譜儀調制變成單色光,并把單色光投射到CCD攝像機上,獲得汽車底盤區(qū)域外部特征的高光譜影像信息;攝像機控制模塊控制高光譜成像系統(tǒng)采集數(shù)據(jù),進行圖像和光譜數(shù)據(jù)的處理分析,生成高光譜圖像,同時還可以為高光譜圖像提供存儲空間;
根據(jù)汽車底盤的內部材質信息與常規(guī)汽車底盤材質信息是否符合,判斷是否為異常區(qū)域;
當汽車底盤的內部材質信息與常規(guī)汽車底盤材質信息相符合時,攝像機控制模塊判斷此處為常規(guī)區(qū)域;當汽車底盤的內部材質信息與常規(guī)汽車底盤材質信息不符合時,攝像機控制模塊判斷此處為異常區(qū)域;
高光譜子系統(tǒng)將高光譜圖像信息傳至數(shù)據(jù)處理子系統(tǒng)對汽車底盤進行檢測。
4.根據(jù)權利要求3所述的檢測系統(tǒng),其特征在于,所述高光譜子系統(tǒng)的譜段范圍為400nm-1000nm,270個光譜通道,分辨率為2.8nm,空間通道數(shù)為480個。
5.根據(jù)權利要求3所述的檢測系統(tǒng),其特征在于,所述高光譜子系統(tǒng)還包括:轉角鏡;高光譜子系統(tǒng)水平放置,鏡頭前面放置一個45度轉角鏡,并在鏡頭底部安裝減震機構,用于確保成像效果。
6.根據(jù)權利要求3所述的檢測系統(tǒng),其特征在于,所述高光譜子系統(tǒng)還安裝有外殼,對其進行保護。
7.根據(jù)權利要求3所述的檢測系統(tǒng),其特征在于,所述數(shù)據(jù)處理子系統(tǒng)具體包括:
對采集到的異常聲音圖像和高光譜圖像進行降噪的預處理,采用基于灰度信息法或變換域法或基于特征法,對預處理后的異常聲音圖像和高光譜圖像進行圖像配準,將異常聲音圖像和高光譜圖像進行合成,生成汽車底盤非常規(guī)目標圖像;根據(jù)早期機器學習的結果判斷是否存在非常規(guī)目標,若有非常規(guī)目標,則提示存在非常規(guī)目標;若沒有非常規(guī)目標,則不提示存在非常規(guī)目標。
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