CC BY
14"Крупногабаритные трансформируемые конструкции космических аппаратов
evaporation of element interior. The laser spot positioning is performed by precision scanning galvo-mirror system. The TDISIE interferometric laser rangefinder is proposed for geometry inspection of the laser processed surface. The aerospace parts deformations under extreme temperature ranges (including cryogenic temperatures) can be measured by noncontact optoelectronic systems similar to 3D-PulsESPI Q-600 (Dantec Dynamics) or PulsESPI (Steinbichler Optotechnik GmbH).
© Верхогляд А. Г., Завьялов П. С., Макаров С. Н., Чугуй Ю. В., Михалкин В. М., Халиманович В. И., 2012
УДК 681.7:004.4
А. Г. Верхогляд, С. В. Каличкин, М. И. Анисков Конструкторско-технологический институт научного приборостроения Сибирского отделения Российской академии наук, Россия, Новосибирск
В. М. Михалкин, В. И. Халиманович ОАО «Информационные спутниковые системы» имени академика М. Ф. Решетнева», Россия, Железногорск
ВЫСОКОСКОРОСТНАЯ ОБРАБОТКА ИЗОБРАЖЕНИЙ В СИСТЕМЕ КОНТРОЛЯ РАЗВЕРТЫВАНИЯ КРУПНОГАБАРИТНЫХ ТРАНСФОРМИРУЕМЫХ СИСТЕМ
Описана автоматическая оптоэлектронная система контроля раскрытия крупногабаритных трансформируемых систем (КТС) при их создании. В системе использованы высокоразрешающие фотокамеры со специальной системой наведения, синхронизации и централизованным управлением. Изображения, полученные с фотокамер в реальном времени, сохраняются в базе данных и математически обрабатываются для обнаружения различного рода дефектов раскрытия. Обработка информации осуществлена на специальной гибридной платформе для высокопроизводительных вычислений на базе GPU NVIDIA с использованием специализированного алгоритма. Созданная система в настоящее время обеспечивает полное документирование процесса раскрытия КТС в автоматическом режиме, создание базы данных и поиск дефектов по имеющимся формам (шейпам).
При изготовлении прецизионных крупногабаритных трансформируемых систем с характерным размером ~ 10 м зачастую необходимо решить задачу видеонаблюдения их поверхности с высоким пространственным разрешением в реальном времени. Это необходимо, в первую очередь, для контроля технологического процесса при наземной отработке технологии укладывания и развертывания при изготовлении. При этом необходимо на всей поверхности изделия отслеживать детали с характерным размером ~ 0,5-1 мм. Нами представлена специализированная система видеонаблюдения, а также технология и алгоритмы обработки видеоинформации, позволяющие производить обработку данных в реальном масштабе времени. Задача разработки аппаратной части видеосистемы усложнялась тем, что в ходе технологического процесса раскрытия изделие изменяло свое пространственное положение, а система видеонаблюдения оставалась неподвижной. Для данной работы ставилась задача поиска технического решения по созданию системы видеонаблюдения для регистрации изображений объектов размером ~ 10 х 10 м, с возможностью регистрации элементов объекта с размером ~ 0,1 мм при изменении расстояния до точек объекта в пределах 1-10 м. Время обзора поверхности не должно превышать 4 с.
При решении задачи в составе видеосистемы использовались высокоразрешающие фотокамеры со специальной системой наведения, синхронизации и централизованным управлением. Изображения, полученные с фотокамер в реальном времени, сохраня-
лись в базе данных и математически обрабатывались для обнаружения различного рода дефектов раскрытия. Так как объем поступающей информации слишком велик для обработки на существующих современных процессорах за разумное время, то обработку информации авторами предложено осуществлять на специальной гибридной платформе для высокопроизводительных вычислений на базе GPU NVIDIA с использованием специализированного алгоритма. Детально этот алгоритм можно разбить на несколько этапов. Первый этап заключается в векторизации исходного кадра. В этом случае кадр из растровой картинки должен быть преобразован к математическому множеству векторов, каждый из которых описывается координатами начала, конца и толщины вектора. Таким образом, из исходного кадра удаляется вся лишняя информация - фон, мелкие детали сетеполотна, спиц и т. п. В результате остаются только вектора, описывающие расположение формообразующих нитей.
Алгоритм векторизации состоит из нескольких этапов обработки изображения:
1. Растр изображения преобразуется в матрицу значений яркости. Другими словами, изображение преобразуется в черно-белый снимок.
2. Выполняется адаптивная пороговая фильтрация по градиенту яркости. Этот этап необходим для выделения контрастных элементов и удаления объектов фона.
3. Из изображения удаляются относительно малые «кластеры» смежных пикселей. Такие кластеры образуются как элементы фона, мешающие распознаванию. Степень «малости» кластеров подбирается.
Решетневскце чтения
4. Изображение делится на относительно небольшие прямоугольные области, и для каждой области выполняется итеративный поиск линейных объектов с применением преобразования Хаффа. В результате формируется массив информации: точки начала и конца вектора, толщина вектора.
5. Восстанавливается связность векторов на смежных областях. Другими словами, необходимо определить, что несколько малых отрезков составляют, на самом деле, один и тот же вектор.
При условии работы в режиме реального времени исполнение алгоритма векторизации требует значительных вычислительных мощностей. После векторизации кадр занимает очень маленький объем памяти, представлен в удобной математической форме, и последующая работа с ним производится достаточно быстро. При этом достигается скорость обработки одного полноразмерного (16 мегапикселей) кадра, равная примерно 1 с.
На втором этапе из базы данных последовательно извлекаются шейпы-формы искомого дефекта,
предварительно обработанные, минимизированные и представленные в векторной форме. К каждому шейпу последовательно применяется ряд геометрических преобразований - поворот, масштабирование, смещение и т. п., и затем вычисляется коррелирующая функция.
На третьем этапе принимается решение об обнаружении дефекта на основе данных, полученных на предыдущем этапе. При этом можно локализовать -в каком именно месте КТС возник дефект и насколько этот дефект критичен для процесса разворачивания. Если есть вероятность серьезной опасности, то подается сигнал, и процесс разворачивания останавливается. Если опасность незначительная или маловероятная, то выдается предупреждающий сигнал.
Созданная система в настоящее время обеспечивает полное документирование процесса раскрытия КТС в автоматическом режиме, создает базу данных и осуществляет поиск дефектов по имеющимся формам (шейпам).
A. G. Verkhogliad, S. V. Kalichkin, M. I. Aniskov Siberian Branch of the Russian Academy of Sciences of the Technological Design Institute of Scientific Instrument Engineering, Russia, Novosibirsk
V. M. Mikhalkin, V. I. Khalimanovich JSC «Academician M. F. Reshetnev «Information Satellite Systems», Russia, Zheleznogorsk
HIGH THROUGHPUT IMAGE PROCESSING SYSTEM FOR ONLINE GEOMETRICAL INSPECTION OF LARGE SCALE OBJECTS WITH TRANSFORMING GEOMETRY
An automated optical-electronic system for online geometrical inspection of large scale objects with transforming geometry is described. The objects are treated while in production. The system comprises multiple high resolution videocameras with special optical focusing, image capture synchronization, centralized cameras control. The images acquired from the cameras are real-time stored in the database and further processed for the purpose of detecting of possible object defects during large scale object transformation. High performance image processing is conducted by specialized hybrid hardware based on the GPU NVIDIA thus providing very high computation power while using specially written image processing algorithm. The developed system is a reliable automated geometry inspection tool for the large scale object transformation process which accumulates data in the database and provides detection of the possible object's defects.
© Верхогляд А. Г., Каличкин С. В., Анисков М. И., Михалкин В. М., Халиманович В. И., 2012
УДК 621.396.677
М. С. Волчков, Е. Н. Головенкин, В. Д. Бакаенко, П. А. Краевский
ОАО «Информационные спутниковые системы» имени академика М. Ф. Решетнева», Россия, Железногорск
СРАВНИТЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ РЕКОНФИГУРИРУЕМЫХ РЕФЛЕКТОРОВ, ВЫПОЛНЕННЫХ ИЗ ДВУАКСИАЛЬНЫХ И ТРИАКСИАЛЬНЫХ ТКАНЕЙ
Проведен анализреконфигурируемыхрефлекторов, выполненных из двуаксиальных и триаксиальных тканей.
На сегодняшний день интересной задачей спутниковой связи является возможность изменения на орбите формы поверхности рефлектора с целью соблюдения изменяющихся потребностей заказчика. Одним из основных аспектов данного вопроса является воз -можность многократного профилирования отражаю-
щей поверхности, учитывая ВЧ требования, жестко-стные характеристики и уровень пассивной интермодуляции, предъявляемые к рефлекторам. Подбор материала, удовлетворяющего данным характеристикам для изготовления реконфигурируемого рефлектора представляет собой весьма сложную задачу.
