【摘 要】
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飞机的安全起飞、降落、滑行等都离不开机场跑道内助航灯具的正常工作。由于灰尘泥土、飞机橡胶轮胎等污染物容易附着在嵌入式助航灯具光窗口表面,导致灯具的发光强度降低。若灯具长时间未清洗,灯具会失效,从而对飞行安全造成威胁。为了提高人工灯具清洗的效率,课题研究了全自动化灯具清洗系统中的清洁度检测的问题。通过对助航灯具光窗口的清洁度检测,了解清洗机构实时的清洗效果,提高灯具清洗的效率。首先,对不同灯具的光学
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飞机的安全起飞、降落、滑行等都离不开机场跑道内助航灯具的正常工作。由于灰尘泥土、飞机橡胶轮胎等污染物容易附着在嵌入式助航灯具光窗口表面,导致灯具的发光强度降低。若灯具长时间未清洗,灯具会失效,从而对飞行安全造成威胁。为了提高人工灯具清洗的效率,课题研究了全自动化灯具清洗系统中的清洁度检测的问题。通过对助航灯具光窗口的清洁度检测,了解清洗机构实时的清洗效果,提高灯具清洗的效率。首先,对不同灯具的光学特性和助航灯具测光结构特点分析,根据其特性总结了清洁度检测成像的光学传递规律。确定了采集助航灯光窗口污染图像的质量与相机的曝光时间、成像角度的关系。通过信息熵最大原则优化了相机曝光时间,以及图像清晰度评价函数优化了相机成像角度。为清洁度检测的系统设计提供了理论支撑。其次,构建了助航灯光窗口表面污染数据集,并研究了一种改进的YOLOV3算法进行污染度识别。该算法在特征提取阶段采用的是复杂度较低的darknet45网络结构,提高了算法检测的速度。通过增加104*104尺度进行特征融合并采用K-means++算法优化先验框,解决了小污染目标漏检的问题。同时为解决原始YOLOV3算法中MSE损失函数容易造成污染物形状和尺寸变化较大时产生的损失权重不平衡的情况,采用了CIo U作为回归损失,提高了清洁度检测的精度。最后,设计并建立了嵌入式助航灯具污染度视觉检测系统。将改进后的网络模型部署到污染度检测系统中。实验结果表明,改进后的YOLOV3助航灯污染度检测算法的m AP达到93.6%、FPS达到32,能够满足全自动化灯具清洗系统中清洁度检测的精度和速度的需求。
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