阅读说明：本技术 一种基于数字图像的校炮装置及其方法 (Digital image-based cannon correcting device and method thereof ) 是由 郑兴 仇佳乐 任煜 吴景彬 赵嘉学 刘子骥 于 2019-08-09 设计创作，主要内容包括：本发明公开了一种基于数字图像的校炮装置及其方法,该装置包括规塞、图像采集模块和图像处理模块；其中,所述图像采集模块固定在规塞一端面上；校炮时,将规塞没有安装图像采集模块的一端推入并固定在炮管出炮口,之后将图像采集模块与所述图像处理模块进行通信连接；然后通过图像采集模块采集图像信息传送给图像处理模块进行数字化处理；最后所述图像处理模块通过对比环境试验前后两次图像十字靶形心坐标得到炮管位置偏差值,实现智能化校炮。本发明利用规塞、图像采集模块和图像处理模块实现智能化的校炮,不需要人工经验以及多人配合；实现了自动化、数字化校炮,大大减少了人力的投入,降低了操作人员的安全隐患。(The invention discloses a digital image-based cannon checking device and a digital image-based cannon checking method, wherein the device comprises a gauge plug, an image acquisition module and an image processing module; the image acquisition module is fixed on one end face of the gauge plug; when checking the gun, pushing one end of the gauge plug, which is not provided with the image acquisition module, into the gun barrel outlet and fixing the end of the gauge plug at the gun barrel outlet, and then connecting the image acquisition module with the image processing module in a communication manner; then, image information is acquired by the image acquisition module and is transmitted to the image processing module for digital processing; and finally, the image processing module obtains a gun barrel position deviation value by comparing the cross target shape center coordinates of the images of the environment test twice before and after the environment test, so that intelligent gun calibration is realized. The intelligent gun calibration is realized by utilizing the gauge plug, the image acquisition module and the image processing module, and manual experience and multi-person cooperation are not needed; the automatic and digital gun calibration is realized, the labor input is greatly reduced, and the potential safety hazard of operators is reduced.)

一种基于数字图像的校炮装置及其方法

技术领域

本发明涉及光电成像检测技术领域，具体涉及一种基于数字图像的校炮装置及其方法。

背景技术

红外热成像观瞄仪作为车辆火控系统中一个重要组成设备，主要负责目标检测、追踪、瞄准等。坦克车辆在行驶、射击等使用过程中会产生冲击、振动，瞄具的光轴可能会发生变化，严重的变化时将直接影响到瞄准系统的可靠性与命中率。热像仪的零位走动量将直接影响到对目标瞄准的精确度，因此瞄具出厂装车后，火控系统的零位走动量的是衡量瞄具性能稳定性的重要指标之一。

传统的校炮方法是通过观测人员观察炮管的光学成像，指导炮手进行炮管零位的标定。传统方法依赖于观测人员的经验，误差较大，需要多人配合，检测效率低，且存在炮管误伤到观测人员的安全隐患。一种基于数字图像的智能化校炮装置可以有效提高校炮误差，改善检测效率和降低安全隐患。

发明内容

本发明提出了一种基于数字图像的校炮装置，该装置实现了高精度数字化的校炮。

本发明一方面提出了一种基于数字图像的校炮装置，该装置包括规塞、图像采集模块和图像处理模块；其中，所述图像采集模块固定在规塞一端面上；校炮时，将规塞没有安装图像采集模块的一端推入并固定在炮管出炮口，之后将图像采集模块与所述图像处理模块进行通信连接；然后通过图像采集模块采集图像信息传送给图像处理模块进行数字化处理；最后所述图像处理模块通过对比环境试验前后两次图像十字靶形心坐标得到炮管位置偏差值，实现智能化校炮。

优选的，所述图像采集模块采用CCD相机；所述图像处理模块采用具有图像采集卡的计算机。

优选的，所述CCD相机的光轴与规塞、炮管的中轴线同轴。

优选的，所述图像采集模块通过固定座固定在规塞上；在校炮时通过紧固件固定规塞与炮管的位置。

另一方面，本发明还提出了一种应用于上述校炮装置的校炮方法，该方法包括以下步骤：

步骤S1，装置安装：将校炮装置安装固定在炮管出炮口，连接图像采集模块和图像处理模块；

步骤S2，进行智能化校炮：通过图像采集模块采集图像信息并将其传送给图像处理模块进行数字化处理，得到十字靶形心坐标；所述图像处理模块通过对比环境试验前后两次图像十字靶形心坐标得到炮管位置偏差值，实现智能化校炮。

优选的，所述步骤S2还包括：

步骤S21，通过图像采集模块采集目标靶的图像并将其传送给图像处理模块，通过图像处理模块显示并观测目标靶，移动炮管至目标靶位于图像的中心区域，建立像素空间坐标系，在图像上选取目标靶十字区域，对十字区域进行形心点坐标(X₀，Y₀)计算，其形心点作为参考基准点；

步骤S22，取下校炮装置，对车辆进行环境试验；

步骤S23，环境试验完成之后回到车辆初始位置，并重复步骤S1；

步骤S24，通过图像采集模块采集目标靶的图像并将其传送给图像处理模块，通过图像处理模块显示并观测目标靶，移动炮管至目标靶位于图像的中心区域，建立像素空间坐标系，在图像上选取目标靶十字区域，对十字区域进行形心点坐标(X₁，Y₁)计算；

步骤S25，通过图像处理模块对比步骤S21获得的形心点坐标(X₀，Y₀)和步骤S24获得的形心点坐标(X₁，Y₁)，得到炮管位置偏差值；

步骤S26，移动炮管，使得X0＝X1，Y0＝Y1，实现炮管复位，进而实现智能校炮。

优选的，所述步骤S21和步骤S24中的形心点坐标计算过程如下：

步骤a，图像预处理：采用最大方差阈值分割法，计算出最佳阈值，将十字靶高亮度区域从背景中分割出来；

步骤b，提取十字靶中心线：采用形态学腐蚀法不断去除图像边界，直至仅剩骨架作为十字形中心线；

步骤c，计算十字形形心：采用最小二乘法计算中心线的最佳拟合直线L1和L2，则直线L1和直线L2的交点坐标即为形心点坐标。

本发明与现有技术相比，具有如下的优点和有益效果：

(1)本发明利用规塞、图像采集模块和图像处理模块实现智能化的校炮，不需要人工经验以及多人配合；实现了自动化、数字化校炮，大大减少了人力的投入，降低了操作人员的安全隐患。

(2)区别于传统校炮方法，本发明采用最大方差阈值法对图像进行预处理，结合形态学腐蚀法来提取十字靶中心线，并采用最小二乘法进行形心点坐标计算，即本发明实现了全数字化的图像处理，大大提高了瞄具在火控系统的零位走动量的检测精度。

附图说明

此处所说明的附图用来提供对本发明实施例的进一步理解，构成本申请的一部分，并不构成对本发明实施例的限定。在附图中：

图1为本发明校炮装置结构示意图；

图2为本发明校炮装置与炮管总体结构示意图；

图3为本发明形态学腐蚀的过程示意图；

图4为本发明的目标十字靶形心偏移量示意图。

具体实施方式

在下文中，可在本发明的各种实施例中使用的术语“包括”或“可包括”指示所发明的功能、操作或元件的存在，并且不限制一个或更多个功能、操作或元件的增加。此外，如在本发明的各种实施例中所使用，术语“包括”、“具有”及其同源词仅意在表示特定特征、数字、步骤、操作、元件、组件或前述项的组合，并且不应被理解为首先排除一个或更多个其它特征、数字、步骤、操作、元件、组件或前述项的组合的存在或增加一个或更多个特征、数字、步骤、操作、元件、组件或前述项的组合的可能性。

在本发明的各种实施例中，表述“或”或“A或/和B中的至少一个”包括同时列出的文字的任何组合或所有组合。例如，表述“A或B”或“A或/和B中的至少一个”可包括A、可包括B或可包括A和B二者。

在本发明的各种实施例中使用的表述(诸如“第一”、“第二”等)可修饰在各种实施例中的各种组成元件，不过可不限制相应组成元件。例如，以上表述并不限制所述元件的顺序和/或重要性。以上表述仅用于将一个元件与其它元件区别开的目的。例如，第一用户装置和第二用户装置指示不同用户装置，尽管二者都是用户装置。例如，在不脱离本发明的各种实施例的范围的情况下，第一元件可被称为第二元件，同样地，第二元件也可被称为第一元件。

应注意到：如果描述将一个组成元件“连接”到另一组成元件，则可将第一组成元件直接连接到第二组成元件，并且可在第一组成元件和第二组成元件之间“连接”第三组成元件。相反地，当将一个组成元件“直接连接”到另一组成元件时，可理解为在第一组成元件和第二组成元件之间不存在第三组成元件。

在本发明的各种实施例中使用的术语仅用于描述特定实施例的目的并且并非意在限制本发明的各种实施例。如在此所使用，单数形式意在也包括复数形式，除非上下文清楚地另有指示。除非另有限定，否则在这里使用的所有术语(包括技术术语和科学术语)具有与本发明的各种实施例所属领域普通技术人员通常理解的含义相同的含义。所述术语(诸如在一般使用的词典中限定的术语)将被解释为具有与在相关技术领域中的语境含义相同的含义并且将不被解释为具有理想化的含义或过于正式的含义，除非在本发明的各种实施例中被清楚地限定。

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白，下面结合实施例和附图，对本发明作进一步的详细说明，本发明的示意性实施方式及其说明仅用于解释本发明，并不作为对本发明的限定。

实施例1

本实施例提出一种基于数字图像的校炮装置，如图1所示，该装置包括规塞2、图像采集模块5和图像处理模块6；其中，所述图像采集模块5固定在规塞2一端面上；校炮时，将规塞2没有安装图像采集模块5的一端推入并固定在炮管1出炮口，之后将图像采集模块5与所述图像处理模块6进行通信连接；然后通过图像采集模块5采集图像信息传送给图像处理模块6进行数字化处理；最后所述图像处理模块6通过对比两次图像十字靶形心坐标得到炮管位置偏差值，实现智能化校炮。

本实施例中，所述图像采集模块5采用CCD相机；所述图像处理模块6采用具有图像采集卡的计算机。

本实施例中，该装置还包括固定座4和紧固件3，通过所述固定座4将所述CCD相机固定在规塞2的一端面上；在校炮时通过紧固件3固定规塞2与炮管1的位置。且所述CCD相机的光轴与规塞、炮管的中轴线同轴，以保证检测的精准性。

本实施例的校炮装置，其工作原理如下：

校炮时，将校炮装置推入炮管口，通过CCD相机采集图像信息传送给计算机，得到十字靶进行形心点坐标(X₀，Y₀)，经过环境试验后，再次将校炮装置推入炮管口，通过CCD相机采集图像信息传送给计算机，得到十字靶进行形心点坐标(X₁，Y₁)。计算机通过对比环境试验前后两次图像十字靶形心坐标得到炮管位置偏差值。

实施例2

基于上述实施例1，本实施例提出一种基于数字图像的校炮方法，该方法包括以下步骤：

步骤一、装置安装

将校炮装置安装固定在炮管出炮口，然后连接图像采集模块和图像处理模块(通过有线或无线的方式进行通信连接)，确保设备的稳定性；如图2所示。

步骤二，进行智能化校炮

通过图像采集模块采集图像信息并将其传送给图像处理模块进行数字化处理，得到十字靶形心坐标；所述图像处理模块通过对比两次图像十字靶形心坐标得到炮管位置偏差值，实现智能化校炮。具体的：

步骤S21，通过图像采集模块采集目标靶的图像并将其传送给图像处理模块，通过图像处理模块显示并观测目标靶，移动炮管至目标靶位于图像的中心区域，建立像素空间坐标系，在图像上选取目标靶十字区域，对十字区域进行形心点坐标(X₀，Y₀)计算，其形心点作为参考基准点；

步骤S22，取下校炮装置，对车辆进行环境试验；

步骤S23，环境试验完成之后回到车辆初始位置，并重复步骤S1；

步骤S24，通过图像采集模块采集目标靶的图像并将其传送给图像处理模块，通过图像处理模块显示并观测目标靶，移动炮管至目标靶位于图像的中心区域，建立像素空间坐标系，在图像上选取目标靶十字区域，对十字区域进行形心点坐标(X₁，Y₁)计算；

步骤S25，通过图像处理模块对比步骤S21获得的形心点坐标(X₀，Y₀)和步骤S24获得的形心点坐标(X₁，Y₁)，得到炮管位置偏差值；

步骤S26，移动炮管，使得X0＝X1，Y0＝Y1，实现炮管复位，进而实现智能校炮。

本实施例中，上述步骤S21和步骤S24中计算形心点坐标过程如下：

步骤a，图像预处理：采用最大方差阈值分割法，计算出最佳阈值，将十字靶高亮度区域从背景中分割出来；

步骤b，提取十字靶中心线：采用形态学腐蚀法不断去除图像边界，直至仅剩骨架作为十字形中心线；

步骤c，计算十字形形心：采用最小二乘法计算中心线的最佳拟合直线L1和L2，则直线L1和直线L2的交点坐标即为形心点坐标。

本实施例中，最大方差阈值分割法的中心思想是：选取分割阈值，该阈值使得前景区域的平均灰度、背景区域的平均灰度与整幅图像的平均灰度之间的差别最大，这种差异用区域的方差表示，进而将图像划分为背景与目标两个部分。设图像中灰度值是i的像素个数为n_i，总的像素个数为N，则各个灰度值出现的概率为：p_i＝n_i/N。

假设以阈值T将图像分割成两个区域，灰度为0～k-1的像素构成区域A，灰度为k～L-1的像素构成区域B，两个区域A和B在图像中的面积分别为：

区域A和区域B的平均灰度分别为：

整幅图像的平均灰度：

两个区域总方差为：

σ²＝ω_A(μ_A-μ)²+ω_B(μ_B-μ)²

当分割的区域间方差最大时，被认为两区域的最佳分离状态，由此确定阈值T：

T_m＝max[σ²(T)]

本实施例中，形态学腐蚀法的中心思想是：通过消除连通域的边界点，使边界向内收缩的处理。通过定义一个具有原点的结构元B，将结构元B与图像A进行卷积，计算结构元B覆盖区域像素点的最小值，将该值赋给参考点的指定像素即可得到腐蚀结果。若点z为A内的一个点，当圆盘D(z)是以点z为的最大圆盘，且D(z)在两个或者两个以上的位置与A的边界接触，则此为结构元的最大圆盘。以最大圆盘对A进行k次腐蚀，即可得到图像A的骨架。如图3所示。

实施例3

利用上述实施例1提出的装置和实施例2提出的方法进行检测：安装校炮装置，通过CCD相机采集图像信息传送给计算机，得到十字靶进行形心点坐标(X₀，Y₀)；取下校炮装置，车辆进行环境试验。试验完成后回到车辆初始位置，再次将校炮装置推入炮管口，对十字靶进行形心点坐标(X₁，Y₁)计算，移动炮管，使得X₀＝X₁，Y₀＝Y₁，实现炮管复位；对比环境试验前后形心坐标，得到两坐标的偏移量，即为炮管的走动量。如图4所示的目标十字靶形心偏移量示意图。

本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

以上所述的具体实施方式，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施方式而已，并不用于限定本发明的保护范围，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。