计算机测量与控制
計算機測量與控製
계산궤측량여공제
COMPUTER MEASUREMENT & CONTROL
2011年
3期
559-561,567
,共4页
姜迈%蔡成涛%邓超%栗蓬
薑邁%蔡成濤%鄧超%慄蓬
강매%채성도%산초%률봉
桨叶共锥度%精度分析%脉冲耦合神经网络(PCNN)%旋翼桨叶模型
槳葉共錐度%精度分析%脈遲耦閤神經網絡(PCNN)%鏇翼槳葉模型
장협공추도%정도분석%맥충우합신경망락(PCNN)%선익장협모형
针对目前对直升机桨叶共锥度测量难度大、精度低、无法对桨叶逐点测量的缺点,提出了一种应用视觉系统测量旋翼共锥度的新方法,给出了系统的总体安装方案并对系统的成像误差精度进行了分析,由于旋翼桨叶处于高速旋转状态需要实时处理的特点,提出了一种基于脉冲藕合神经网络(PCNN)的分割方法,在设计好的旋翼桨叶模型上进行了相关实验,通过与其它分割算法的对比,验证了算法的具有很高的识别率;实验结果表明:基于PCNN的分割方法具有较高的精度,适用于实时的旋翼锥度测量系统.
針對目前對直升機槳葉共錐度測量難度大、精度低、無法對槳葉逐點測量的缺點,提齣瞭一種應用視覺繫統測量鏇翼共錐度的新方法,給齣瞭繫統的總體安裝方案併對繫統的成像誤差精度進行瞭分析,由于鏇翼槳葉處于高速鏇轉狀態需要實時處理的特點,提齣瞭一種基于脈遲藕閤神經網絡(PCNN)的分割方法,在設計好的鏇翼槳葉模型上進行瞭相關實驗,通過與其它分割算法的對比,驗證瞭算法的具有很高的識彆率;實驗結果錶明:基于PCNN的分割方法具有較高的精度,適用于實時的鏇翼錐度測量繫統.
침대목전대직승궤장협공추도측량난도대、정도저、무법대장협축점측량적결점,제출료일충응용시각계통측량선익공추도적신방법,급출료계통적총체안장방안병대계통적성상오차정도진행료분석,유우선익장협처우고속선전상태수요실시처리적특점,제출료일충기우맥충우합신경망락(PCNN)적분할방법,재설계호적선익장협모형상진행료상관실험,통과여기타분할산법적대비,험증료산법적구유흔고적식별솔;실험결과표명:기우PCNN적분할방법구유교고적정도,괄용우실시적선익추도측량계통.
