CC BY
184
УДК 623.4.023.2
1Митрофанов Е.И., 1Волотов Е.М., 1Ефимов Н.А., 1Митрофанов И.В.
Государственный лётно - испытательный центр имени В.П. Чкалова, Астраханская область, Ахтубинск, Россия
СИСТЕМА ОБРАБОТКИ ИНФОРМАЦИИ МАТЕРИАЛОВ ВИДЕОРЕГИСТРАЦИИ ПРИ ИСПЫТАНИЯХ ОБРАЗЦОВ АВИАЦИОННОЙ ТЕХНИКИ И ВООРУЖЕНИЯ
Введение
Значительное место в процессе создания новых и модификации существующих образцов авиационной техники и вооружения занимают разного рода испытания. Расширение диапазона боевого применения современных боевых самолетов, использующих широкий спектр авиационных средств поражения и высокоточного оружия, предъявляет повышенные требования к оценке их эффективности[1]. Для выполнения этих требований в настоящее время в процесс испытаний образцов авиационной техники и вооружения происходит широкое внедрение систем обработки информации, зарегистрированной с помощью видеокамер общего назначения.
Несомненное преимущество рассматриваемой системы состоит в том, что при регистрации видеоинформа-ции используется не дорогостоящая и громоздкая, а гораздо более дешевая и компактная бытовая видеотехника, которая может быть легко и быстро доставлена и оперативно развернута на не оборудованных измерительными средствами боевых полях полигонов. Такие системы используются при проведении экспериментов, в которых определяют траекторию и динамику движения объекта испытаний на конечном участке -при бомбометаниях, стрельбе из стрелково - пушечного вооружения, пусках ракет различного класса и определения параметров промаха.
Однако существенным недостатком рассматриваемых систем является то, что нет данных о линейных размерах используемой в видеосредствах матрицы, отсутствуют сведения о размерах пикселя и их количестве в матрице, не нормировано значение фокусного расстояния объектива (у объективов с трансфокатором, известны только начальные и конечные значения фокусного расстояния). Перечисленные параметры разработчиком указываются приближенно или не указываются вовсе. Кроме того, в них отсутствуют датчики положения оптической оси, а также координаты положения маркера оптической оси на матрице. Поэтому требуется переработка существующих традиционных методов и алгоритмов[2,3] и написание новых методов, алгоритмов и методик обработки видеоизображений, позволяющих обойти эти недостатки.
Задача обработки материалов видеорегистрации становится актуальной в информационном обеспечении летных испытаний образцов авиационной техники и вооружения (АТ и В).
Основная часть
Система обработки информации, зарегистрированной с помощью видеокамер общего назначения, представлена на рисунке 1.
Рис.1 Система обработки информации, зарегистрированной с помощью видеокамер общего назначения
Основными этапами процесса обработки являются: анализ результатов видеорегистрации;
подготовка исходных данных, требуемых для расчета характеристик применительно к задачам конкретного ЛЭ;
обработка на ПЭВМ данных видеорегистрации; анализ полученных результатов обработки.
На первом этапе производится анализ основного носителя информации -видеоизображения и определяется, в какой степени и насколько точно можно выполнить обработку с учетом задач ЛЭ:
оценивается количество и качество кадров, на которых зарегистрировано испытываемое изделие; определяется количество зарегистрированных ориентиров, оценивается качество их изображения и приоритет при выборе того или иного ориентира для дальнейшей обработки. Затем каждый зарегистрированный ориентир идентифицируется с ориентирами на схеме, полученной при геодезической привязке ориентиров;
увязка материалов видеорегистрации по времени между собой. Так как система единого времени при регистрации отсутствует, существует несколько способов решения этого вопроса:
«по событию». Под событием понимается характерное явление, зарегистрированное всеми используемыми видеокамерами, входящими в систему, по видео или звуковому каналу (вспышка или звук). Привязка информации к временной шкале по звуковому каналу более точна, потому что частота дискретизации записываемого звука гораздо выше, чем частота видеокадров;
по регистрации в поле зрения каждой видеокамеры выходных устройств системы единого времени или систем, связанных с задающим эталонную частоту генератором; с помощью специальных устройств кадровой синхронизации.
Однако, даже если характерных явлений при видеорегистрации не зафиксировано, на основе инженерного анализа взаимного положения элементов комплекса непосредственно во время ЛЭ, положения ориентиров и испытываемого изделия в кадре оператор может выполнить увязку видеоизображений по времени между собой. Но этот метод имеет низкую точность и требует обязательного подтверждения при анализе и промежуточных и окончательных результатов обработки.
Основную погрешность в процесс обработки информации вносят геодезические привязки видеокамеры и ориентиров.
Рассмотрим задачу устранения грубых ошибок геодезической привязки.
На кадре видеоизображения зарегистрированы i ориентиров с известными геодезическими привязками.
Необходимо установить соответствие между координатами ориентиров на видеоизображении (Хр., Zp у) и в пространстве (Xp_,Yp_,Zp_). Если соответствие установлено, то грубые ошибки геодезической привязки от-
сутствуют .
С одной стороны, угловые направления можно определить по геодезическим привязкам видеокамеры и ориентиров. С другой стороны [4], для каждого ориентира справедлива система (1):
cosp
ар — arcsin
f cosoip.
+«0
/___________________ / \\
І /ХрД2 I Zp.costy
11-І—4 cos2* sin" ш0 +arcsin—. ‘
f jl-(-jr) cos^p
/
(1)
где ар., top. - угловые направления на ориентир; к0, to0 - положение оптической оси видеокамеры;
Хрш, Zp. - координаты ориентира на кадре видеоизображения; f - фокусное расстояние;
* - угол между точкой снимка и точкой пересечения главной оптической оси с оптической матрицей.
Однако анализ системы уравнений (1) довольно таки сложен. Заменим систему уравнений (1) системой линейных уравнений (2): ар — 9:Хр + ап ^ р. . ; (2).
^р. — J
Эта замена адекватна, поскольку коэффициент корреляции (3) [5] между переменными ар ,и Хр,, а также
^р.и Zp превышает значение 0.999. Эти данные получены учетом опыта проведения испытаний, который показывает, что при проведении летных экспериментов на полигонах необходимо использовать видеокамеры с
углом
поля зрения не более 30° и матрицей от 512x512 пикселей до 1600x1200 пикселей.
= £?=іхіУі-£Г=іхі£?=іУі
+#(=ЕГ=іХ1-Е?=1хіЕ?=1хі)(=Е?=1у1-ЕГ=іУіЕ?=1уі)
(3)
где n - количество измерений;
y=f(x).
Таким образом, для установления соответствия необходимо минимизировать отклонения между направлениями, вычисленными по геодезическим привязкам, и вычисленными по формулам (2), для каждого из ориентиров. Для этого используем метод наименьших квадратов [6]. Критерием того, что соответствие установлено, являются коэффициенты корреляции rax, 7yz, превышающие значение 0.9. Значение выбрано равным
0.9, потому что оно обеспечивает требуемую точность получаемых результатов обработки при проведении экспериментов, в которых определяют траекторию и динамику движения объекта испытаний на конечном участке .
Если установлено наличие грубых ошибок геодезической привязки, то ищем такой ориентир, который дает максимальное отклонение между направлениями, вычисленными по геодезическим привязкам, и вычисленными по формулам (2). Выявленный ошибочный ориентир подлежит либо отбраковке, либо повторной геодезической привязке.
На этапе подготовки исходных данных оператор отмечает на каждом кадре видеоизображения испытываемое изделие и ориентиры. Видеоизображения, как ориентира, так и испытываемого изделия имеют некоторые линейные размеры, поэтому на каждом кадре оператору необходимо экспертно определять какие именно точки необходимо отмечать. Координаты отмеченных оператором точек сохраняются в программе обработки для дальнейшего расчета.
На этапе обработки информации на ПЭВМ сначала происходит определение основных характеристик видеосредства, необходимых для определения траекторных параметров по материалам видеорегистрации:
фокусное расстояние видеосредства;
азимут оптической оси обрабатываемого кадра;
угол места оптической оси обрабатываемого кадра.
Для этого используются геодезические привязки ориентиров и видеокамеры, а также полученные на предыдущем этапе процесса обработки координаты этих же ориентиров на кадрах видеоизображения.
Первичными на этапе определения основных характеристик видеосредства, являются методы определения фокусного расстояния.
Фокусное расстояние - это расстояние между матрицей и главной оптической плоскостью объектива при условии его фокусировки в бесконечность.
Для специализированных оптических средств траекторных измерений (ОСТИ) оно известно.
В настоящее время для определения фокусного расстояния объектива видеосредства наиболее широко используется в основном, классические, хорошо известные методы [7] : метод увеличения, метод Фабри -Юдина, угломерный метод.
Метод увеличения - основан на измерении линейного увеличения оптической системы, состоящей из объектива коллиматора и испытуемого объектива. Погрешность измерения - не более 0,5%.
Метод Фабри - Юдина - основан на внефокальном наблюдении двух следов узких световых пучков, прошедших через контролируемую систему и зрительную трубу, и измерении расстояния между ними. Метод позволяет измерить фокусное расстояние в пределах 100 - 2000 мм. Погрешность измерения - не более 0,4%.
Угломерный метод - основан на измерении углов, под которыми видны изображения шкалы, установленной в фокальной плоскости объектива. Погрешность измерения - не более 0,2%.
Эти методы дают хорошие результаты, однако используются в практике физических и цеховых лабораторий приборостроительных предприятий оптического профиля и воспользоваться ими в практике испытаний АТ и В с использованием систем регистрации на базе видеокамер общего назначения нельзя.
Если имеется так называемая тарировочная съемка, т.е. съемка объекта известных размеров, находящегося на известном расстоянии от места съемки, то фокусное расстояние можно определить с помощью методов определения фокусного расстояния собирающей и рассеивающей линз известных из курса физики [8,9]. Однако эти методы имеют ряд существенных недостатков. Во - первых, это необходимость проведения дополнительной съемки до или после проведения летного эксперимента. Во-вторых, проведение и та-рировочной съемки и регистрации летного эксперимента должно происходить при одном и том же значении фокусного расстояния.
В результате проведенных исследований впервые получены новые формулы, реализованные в методах определения фокусного расстояния по координатам одного объекта при известном положении оптической оси [10] :
где х,z - координаты точки изображения на оптической матрице видеосредства;
x0,z0 - координаты точки пересечения главной оптической оси с оптической матрицей;
(X. , ш - истинные угловые направления на объект;
к0, ш0 - положение оптической оси;
или по координатам двух объектов [10]:
где R-, R2 - расстояние до изображения объекта на оптической матрице; R-2 - расстояние между изображениями на оптической матрице;
* - угол между объектами.
Угол между объектами * можно определить двумя способами:
Ф = arc cos[cos(a- — а() cos ш- cos Ш( + sin ш- sin Ш(],
где а-, а(, ш-, Ш( - истинные угловые направления на объект;
или
где D-,D( - дальности до обоих ориентиров.
Таким образом, фокусное расстояние можно найти тремя методами.
Преимуществами разработанных методов являются:
- возможность их применения, как для специализированных средств, так и для видеокамер общего назначения;
- возможность изменения фокусного расстояния видеосредства во время проведения летного эксперимента .
Далее на этапе обработки на ПЭВМ, происходит определение истинных направлений на испытываемое изделие [11] . Для этого используются рассчитанные ранее характеристики видеосредства, а также координаты изделия на кадрах видеоизображения.
На всех этапах процесса обработки требуется анализ, как материалов измерений, так и промежуточных и окончательных результатов обработки с учетом задач ЛЭ. После анализа полученных материалов обработки результаты оформляются в виде таблиц и графиков.
Блок-схема алгоритма определения траекторных параметров по материалам видеорегистрации представлена на рисунке 2.
Рассмотренная система обработки информации реализована в программном комплексе обработки информации, зарегистрированной с помощью видеокамер общего назначения.
Этот программный комплекс состоит из двух программ.
Первая программа предназначена для отметки на кадрах видеоизображения ориентиров и испытываемого изделия и сохранения их координат для дальнейшей обработки (см. рисунок 3).
f = ctg(arccos[cos(x —Х0)сО5Ш0СО5Ш + 5ІПШ05ІПш])К(х — х0)2 + (z — z0)2
где 9 = R-+ R( —-A1-,
sinzu
Рис.3 Программа подготовки исходных данных
Рис.2 Блок-схема алгоритма определения траекторных параметров по материалам видеорегистрации Вторая программа предназначена для расчета основных характеристик видеокамер, необходимых для определения траекторных параметров, а также для определения истинных направлений на испытываемое изделие (см. рисунок 4).
Рис.4 Программа обработки Заключение
Система обработки информации, зарегистрированной с помощью видекамер общего назначения была использована во время проведения государственных испытаний изделий Л - 370 и 06.
Решение задачи устранения грубых ошибок геодезической привязки видеокамеры и ориентиров представлено на рисунках 5,6 и в таблицах 1,2.
Рис.5. Отклонение между геодезическими и вычисленными привязками по азимуту. Рис.6. Отклонение между геодезическими и вычисленными привязками по углу места. Таблица 1 - Результаты расчета по 4 ориентирам.
r:x_ 0.992 rcoz_ 0.487
Ориентир 1 - 0 41 - 2 07
Ориентир 2 - 1 11 0 99
Ориентир 3 0 49 0 25
Ориентир 4 1 02 0 82
Максимальное отклонение дает Ориентир 1, его повторную геодезическую привязку осуществить можно, поэтому он подлежит отбраковке.
Таблица 2 - Результаты расчета по 3 ориентирам.
r:x= °.985 r,„ Z= 0.954
Ориентир 2 - 0.43 - 0.07
Ориентир 3 - 0.45 - 0.15
Ориентир 4 0.87 0.22
невоз-
Полученные после отбраковки результаты (смотри таблицу 2) показывают, что соответст но, коэффициенты корреляции rax, r(OZ, превышают значение 0.9.
Была проведена сравнительная оценка точности определения / рассмотренными в статье этого использовалась формула для определения дисперсии ошибок вторичных параметров, с ной некоррелированности ошибок измерений [6]:
_/
Zm
. К
і=Л
где т.-
измерения ;
вие установле-
методами. Для учетом взаим-
dig - ошибки измерений.
Полученные результаты представлены в таблицах 3 и 4, где ofi, Of2, -СКО фокусного расстояния,
полученные по координатам одного объекта при известном положении оптической оси, по координатам двух объектов, по дальностям между двумя ориентирами и видеосредством соответственно.
Таблица 3 - результаты СКО фокусного расстояния, полученного по координатам, м.
OX,Y,Z 1 2 3 5 10
of1 22,152 43,644 65,282 108,658 217,183
Of2 65,991 125,958 187,309 311,573 621,963
Таблица 4 - результаты СКО фокусного расстояния, полученного по дальностям, м.
OD 0,01 0,05 0,2
Of3 22,374 26,886 64,77
Таким образом, фокусное расстояние наиболее точно определяется по дальностям между двумя ориентирами и видеосредством. В случае определения фокусного расстояния по координатам метод определения по координатам одного объекта при известном положении оптической оси точнее, чем по координатам двух объектов.
Рассмотренная система обработки информации реализована в программном комплексе обработки информации, зарегистрированной с помощью видеокамер общего назначения, и позволяет получить параметры траектории движения объекта испытаний.
ЛИТЕРАТУРА
1. Чернуха В.Н., Новокшонов Ю.В., Пляскота С.И. Основы испытаний авиационной техники. Часть вторая. М.: Издательство ВВИА имени профессора Н.Е.Жуковского, 1994 год
2. РИАТ Раздел 6.7. Выпуск 21 «Трассово-испытательные комплексы, внешнетраекторные измерения и их обработка. Обработка материалов фото - киносъемки и видеосъемки. Типовые методики». Приложение к ОТТ 4.2. 1 (1) - 90
3. РИАТ Раздел 6.7. Выпуск 20 «Измерения. Средства и типовые методики фото-, киносъемки, видеозаписи и телевизионного отображения информации в летных испытаниях». Приложение к ОТТ 4.2. 1 (1) - 90
4. Методика определения траекторных параметров образцов авиационной техники и вооружения по материалам видеорегистрации, 2012 год
5. Фёрстер. Э., Ренц. Б. Методы корреляционного и регрессивного анализа. М.: «Финансы и статистика», 1983 год
6. Огороднийчук Н.Д. Обработка траекторной информации. Часть первая. М.: Издательство КВВАИУ,
1981 год
7. ГОСТ 13095 - 82 Объективы. Методы измерения фокусного расстояния
8. Борн М. Вольф Э. Основы оптики. М.: Издательство «Наука», 1973 год
9. Сивухин Д. В. Общий курс физики. Оптика. М.: Издательство «Наука», 1985 год
10. Волотов Е.М. Метод определения фокусного расстояния видеокамеры при оценке летно-технических характеристик летательного аппарата. Журнал "Известия высших учебных заведений. Поволжский регион. Технические науки" №4, - Пенза: Пензенский государственный университет, 2012 - С.76-83
11. Волотов Е.М., Халютин С.П. Метод определения направлений на объект при использовании видеосредств. Журнал «Научный вестник Московского государственного технического университета гражданской авиации», №185(11) - Москва: Московский государственный технический университет гражданской авиации, 2012 - С.69-76
