本发明是一种基于视觉的空气舵角度测量系统及方法，本发明涉及空气舵角度测量系统，特别是一种基于视觉的空气舵角度测量系统及方法。
背景技术：
1、空气舵是飞行器用来控制飞行姿态和调整飞行轨迹的执行机构，是飞行器的重要部件。在飞行过程中，通过改变空气舵的角度，实现飞行器的俯仰、偏航及升降等。因此为了确保飞行器姿态及轨迹的控制精度，需要在装配过程中对空气舵的装配精度进行测量。在现有生产过程中，多采用经纬仪进行空气舵偏转角测量。该方法存在准备时间长、测量效率低、设备调试复杂、人员培训繁琐等缺点，故需要一种实时高效的测量方式实现空气舵角度的精确测量。视觉测量由于具有高精度、高效率及非接触式等特点，可适用于空气舵角度在线精准测量，因此，采用一种基于视觉的空气舵角度测量系统及方法，可以解决现有方法存在的不足，实现空气舵0位偏转角及最大偏转角的实时测量，便于为空气舵与舱体装配后零位间隙提供准确的判定数据支持。
2、视觉测量是指通过图像采集装置(即工业相机等视觉传感器)获取测量目标图像，计算获得图像信息与三维空间内几何信息之间的对应关系，从而实现目标几何量的测量。高精度视觉测量的关键就是对应关系的“精确映射”。
3、视觉测量技术将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，将所需的信号从图像中提取出来，通过算法处理后获得所需测量的各种几何量参数。视觉测量技术是将机器视觉作为基础，融合了包括计算机技术、光电子学、图像处理技术等多种科学技术，实现了光-机-电为一体的计算测量系统。其具有自动化及高精度、非接触式、可全视野覆盖性测量等优点。
4、基于视觉技术的测量设备可实现动态检测、实时测量、在线分析等功能，具有无损伤、高效率、低成本等特点，满足了生产过程所需的测量需求；且其易于实现信息集成的特性，能够加速制造生产的自动化、数字化、智能化、多功能化过程。故视觉测量已被广泛应用于工业制造、航空航天、医疗等多个领域。
技术实现思路
1、本发明技术解决问题：克服现有技术的不足与不便利，实现一种基于视觉的空气舵角度测量系统及方法，解决现有测量方法依赖人工瞄准、检测效率较低且设备不具有通用性等问题，实现空气舵与舱体间偏转角度的实时准确测量。
2、一种基于视觉的空气舵角度测量系统，其特征在于，包括图像采集模块1、机械结构6及数据处理模块10；其中，
3、图像采集模块1包括：工业相机2、转接板21、镜头3、光源4及线缆5；工业相机2通过转接板21与镜头3相连形成一个整体；工业相机2与光源4均通过螺纹紧固的方式进行机械连接，保证其在拍摄过程中的稳定性；工业相机2通过线缆5与数据处理模块10及外部进行电气连接，实现数据传输；光源4通过线缆5与外部进行电气连接来实现供电；
4、机械结构6包括：图像采集模块壳体7、两个固定装置8和结构支架9；图像采集模块壳体7是用于固定图像采集模块1，能够确保采集图像的稳定性；一个固定装置8将图像采集模块壳体7固定在结构支架9横杆的端头，用于保证拍摄的图像平面与测量的舵面和舱体面平行，且尽量保证其拍摄图像中心与刻线保持在统一平面；另一个固定装置8将数据处理模块10固定在结构支架9竖杆中部，结构支架9则是作为系统的支撑，保证整个测量系统能够放置在正确的位置进行测量；
5、数据处理模块10包括：处理器11和显示器12。
6、所述的处理器11包括：网口13、usb口14、图像存储区15、数据处理区16和交互接口17，各部分通过电信号电气连接；网口将获取的图像数据进行输入，存储至图像存储区15，图像数据通过交互接口17传输至显示器12中显示，同时待处理图像数据通过数据处理算法进行处理后形成结果，通过数据处理区16输出端与交互接口17的输入端连接，用于测量结果的输出。
7、利用一种基于视觉的空气舵角度测量系统对空气舵角度进行测量的一种基于视觉的空气舵角度测量方法，其特征在于，包括下列步骤：
8、步骤一，标定系统参数
9、对系统进行坐标系定义，通过标定的方式建立图像像素位置与物体空间位置之间的关系，即世界坐标系与图像坐标系之间的关系，确定相机的内部参数及外部参数；
10、步骤二，进行图像预处理
11、根据待测目标的类型，获取对应的参数信息；将图像采集模块放至待测区域，采集到测量图像传输至数据处理模块，进行图像预处理，去除图像噪声，增强目标轮廓信息；
12、步骤三，进行刻线检测
13、将预处理后的测量图像进行刻线检测；对图像进行边缘提取，获取刻线的边缘轮廓信息；对图像进行阈值分割，去除背景，突出刻线目标特征，进而获得较为准确的刻线边缘特征；对所提取的刻线目标边缘特征进行直线拟合，获取舵面及舱体上刻线的直线方程；
14、步骤四，直线结果补偿
15、根据步骤三中计算的舵面及舱体刻线的直线方程，结合测量系统的标定结果及先验模型对直线方程进行矫正补偿，计算出直线间距离；
16、步骤五，解算测量角度
17、通过相关参数，即舵面轴长信息，解算出此时舵面偏转角度；根据公式定义即可计算出空气舵的0位偏角和最大偏转角度。
18、其中，步骤一中通过标定建立图像像素位置与物体空间位置之间的关系，确定相机的内部参数及外部参数的实现步骤如下：
19、(1)准备一个平面棋盘格靶标，靶标中的格子宽度已知，使用数据收集模块收集相关数据，即在不同距离、不同位置、不同角度的情况下获的一组图像；
20、(2)对采集到的每一张图像中的棋盘格靶标进行角点提取，得到所有角点在图像中的像素坐标值，根据坐标系转换关系及已知的棋盘格大小等，可以计算出角点的空间坐标；
21、(3)求解相机的内部参数及外部参数；通过世界坐标系和像素坐标系之间的空间点位置映射关系，计算出单映性矩阵，进而构造v矩阵，进而计算出b矩阵，通过公式使用b矩阵求解出相机内部参数矩阵a，最后获得每张图像对应的外部参数，旋转矩阵r和平移变量t；
22、(4)求解相机的畸变参数；并对求解参数进行优化。
23、其中，步骤二中获取待测目标参数，采集到测量图像传输至数据处理模块，进行图像预处理的实现步骤如下：
24、(1)根据获得的待测目标参数，确定图像采集模块的拍摄范围；
25、(2)将步骤一中标定的参数记录至数据处理模块中，根据采集模块传输的测量图像，进行图像预处理，对图像的像素进行归一化处理，排除外部亮度对图像的影响；
26、针对在检测过程中的背景环境变化，例如不同亮度的光照影响，舱体及空气舵由于表面处理工艺区别导致的粗糙度不相同，造成刻线图像的灰度分布不相同，增加了后续图像处理算法的难度；因此需要进行图像灰度的归一化处理，将图像的灰度值分布一定区间内；
27、图像预处理是把原始图像的灰度直方图进行线性映射，提升图像的对比度，即使得图像的灰度值分布在固定区间之内，避免图像对比度不足或图像像素亮度分布不平衡，从而对后续处理带来干扰；
28、首先取得该图像中灰度的最大值max和min，然后对于图像中的任意一个像素点i，每个像素点的灰度值可以重新定义为：
29、
30、其中，p(i)new表示进行图像预处理后像素的灰度值，而p(i)old是进行图像预处理前改像素的灰度值；
31、处理后的图像对比度更高，刻线更加明显，图像中的像素分布到了整个灰度值区间，基本上能够排除外部亮度对图像的影响，为后续图像处理打下了基础；
32、(3)对图像进行滤波处理，目的是对图像的噪声进行抑制，又要保证图像的细节信息尽量保留；
33、进行图像滤波的目的，是在尽量保证刻线细节特性的前提下，对其图像的噪声进行抑制，是图像预处理中不可缺少的操作，会直接影响后续处理算法的准确性和有效性；
34、根据测量系统的设计，采集的刻线为水平方向，因此，本项目使用具有针对性的均值滤波器实现噪声滤除，确保图像中竖直方向的杂散干扰信息能够被抑制消除，并保留水平方向刻线的清晰边缘。
35、其中，步骤三中对测量图像进行刻线检测，获取舵面及舱体上刻线上下边缘的直线方程的实现步骤如下：
36、(1)采用边缘提取算子进行刻线的上下边缘的提取，这样既有明显的边缘特征，又可减少混叠和其他杂散信息的干扰；
37、使用边缘提取算子进行刻线边缘的提取，提取刻线边缘明显的梯度特征，边缘提取算法的基本思想是寻找图像中灰度变化最强的位置，即指梯度方向；对预处理后的图像计算水平和垂直方向的差分gx和gy，就可以计算梯度模和方向，具体如下：
38、
39、
40、通常得出来的梯度边缘不止一个像素宽，而是多个像素宽；因此，通过上述公式计算出梯度的方向和大小之后，需要对整幅图像做一个扫描，去除那些非边界上的像素点；对每一个像素进行检查，保留具有相同梯度方向的点中最大梯度的像素点；通过双阈值及边缘连通关系确认真正的边缘点并保留；
41、刻线的宽度在整个图像宽度中占比较小，因此在进行算法处理的过程中，易使得上下边缘的信息相互混淆干扰；因此在进行后续图像处理的过程中，未了获取清晰的边缘图像，将对刻线分别进行上下边缘的提取；
42、(2)对图像进行阈值分割，将图像分为目标和背景两部分，结合实际图像信息选择利用刻线边缘的几何形态特征进行连通域筛选，提取出属于刻线边缘的像素；
43、进行图像预处理后，采用阈值分割的方式提取刻线区域的信息；阈值分割思想是根据灰度特性，将图像分为目标和背景两部分，目标和背景之间的类间差越大，说明构成图像的两部分的差别越大，因此类间方差最大的分割即意味着错分概率最小，计算以每个灰度值为阈值的分割的类间方差，其中类间方差最大的值即为阈值；
44、假设图像中有l个不同的灰度级{1,2,…,l}，用ni表示各个水平像素值的像素个数；将像素值对应个数与总数的商作为某个像素值出现的频率，定义为pi；
45、
46、通过一个灰度级为k的阈值将这些像素点划分为两类：c0和c1(背景和目标)；c0表示灰度级为{1,2,…,k}的像素点，c1表示灰度级为{k,…,l}的像素点；通过公式可以计算出每一类出现的概率ω0和ω1、每一类的平均灰度级μ0和μ1及全图的平均灰度级μt；可以定义出类内方差和类间方差具体公式如下：
47、
48、
49、为了寻找最佳阈值k，对所有的灰度级计算类间方差，选取使得类间方差最大的k值为最佳阈值；
50、从图像中可以看到，除刻线边缘信息以外，仍有很多零散的噪声点；通过结合刻线信息选择利用刻线边缘的几何形态特征进行处理；刻线的上下边缘具有非常明显的长宽比较大的特性，且刻线在水平方向的长度较长，具有明显的几何特征，可以利用这两个特征对图像中的连通域进行筛选；
51、(3)使用最小二乘法对刻线上下边缘进行直线拟合，利用方差排除离散程度较大的点，利用去噪后的边缘点信息得到刻线上下边缘的实际倾斜情况，实现刻线上下边缘精确求解；
52、经过图像分割后，得到刻线的上下边缘点集pt和pb，可以实现刻线边缘的准确定位；图像的边缘为直线信息，在图像处理中，直线的识别可以采用最小二乘法拟合出刻线的边缘直线；
53、假设边缘像素点为ai(xi,yi),i＝1,2,…,n，设直线方程为l:y＝kx+b，使用最小二乘法对边缘直线进行拟合，计算公式如下：
54、
55、其中，和分别代表n个像素点纵坐标和横坐标的均值；
56、最小二乘法能够充分利用所有的边缘点信息，特别是在这种接近水平状态的直线定位，最小二乘法能够得到刻线的实际倾斜情况，实现刻线精确求解，计算出上下边缘的直线l1:y＝k1x+b1和l2:y＝k2x+b2。
57、其中，步骤四中对刻线的直线方程进行校正补偿，通过直线间的距离结算舵面偏转角度的实现步骤如下：
58、(1)通过刻线上下边缘直线方程，获取刻线上下边缘的内点，建立对应的数学模型，判定刻线上下边缘斜率的置信度，计算刻线的斜率；进而求解出刻线的直线方程；
59、计算拟合点总数s＝max{|pt|,pb|}；通过设定阈值计算出刻线上下边缘的直线的内点，获得上下边缘的内点数为in1,in2；将内点数与拟合点总数的比值作为出刻线上下边缘的置信值q1和q2；
60、由于刻线上下边缘直线l1和l2不平行，即k1≠k2；可以计算出l1和l2与x轴的夹角为α1和α2；因为刻线与x轴的夹角α0一定在α1和α2之间；结合上下边缘直线的置信值，可以通过下述公式计算出刻线与x轴的夹角
61、
62、则刻线l0:y＝k0x+b0中的斜率
63、
64、同理，刻线l0:y＝k0x+b0中的截距
65、
66、(2)由于舵面仅沿着轴线方向移动，因此舵面上的刻线投影在图像平面上的直线应仅沿着一个方向移动，在图像中应与舱体刻线是几近平行的状态，因此需要相互校正直线斜率；通过舱体及舵面上刻线的直线方程，结合测量系统的标定结果计算出刻线间的距离。
67、其中，步骤五中使用舵面与舱体上刻线间的直线距离，结合计算公式，求解空气舵的0位偏角和最大偏转角；
68、在进行舵面偏转角测量时，由于舵面仅沿着轴线方向移动，因此舵面上的刻线投影在图像平面上的直线应仅沿着一个方向移动，在图像中应与舱体刻线是几近平行的状态，因此可以在二维图像中获取出直线方程，相互校正直线斜率后，计算出两条直线的距离；
69、向上偏转到极限位置，此时舵面上的刻线与舱体刻线的距离为d1，结合轴线到舵面边缘的长度，计算出向上的偏差角的正切值a1，求解出对应的偏转角δ1；
70、同理，向下偏转到极限位置时，舵面上的刻线与舱体刻线的距离为d2，计算出向上的偏差角的正切值a2，求解出对应的偏转角δ2；
71、0位偏差的计算公式为：
72、
73、其中，定义舱体刻线上方为正方向，下方为负方向；因此可定义出δ1和δ2两个角度测量出的正负值，带入上述公式计算出0位偏差；
74、最大偏转角度的测量公式：
75、δmax＝|δ1-δ2| (12)
76、其中，δ1和δ2两个角度的正负值定义与0位偏差相同，取上下极限偏转角度差的绝对值为最大偏转角；
77、显示器包括：接收器、存储器和交互屏；接收器输出端经存储器与交互屏电气连接，将接收到的数据进行存储，同时接收交互屏的用户调用信息并将数据在交互屏中显示。
78、本发明与现有技术相比的优点在于：本发明仅需进行相机进行标定之后，即可使用图像处理算法(包含且不限于边缘检测与直线拟合)完成空气舵与舱体偏转角度的测量。实现过程不需要附带其他测量设备，计算过程易实现，无需复杂的准备过程和严苛的实现环境，通用性强，计算速度快。因此本发明适用于在生产过程中带有刻线的不同零件之间的零位角和偏转角的实时测量。
1.一种基于视觉的空气舵角度测量系统，其特征在于，包括图像采集模块(1)、机械结构(6)及数据处理模块(10)；其中，
2.根据权利要求1所述的一种基于视觉的空气舵角度测量系统，其特征在于，所述的处理器(11)包括：网口(13)、usb口(14)、图像存储区(15)、数据处理区(16)和交互接口(17)，各部分通过电信号电气连接；网口将获取的图像数据进行输入，存储至图像存储区(15)，图像数据通过交互接口(17)传输至显示器(12)中显示，同时待处理图像数据通过数据处理算法进行处理后形成结果，通过数据处理区(16)输出端与交互接口(17)的输入端连接，用于测量结果的输出。
3.利用一种基于视觉的空气舵角度测量系统对空气舵角度进行测量的一种基于视觉的空气舵角度测量方法，其特征在于，包括下列步骤：
4.根据权利要求3所述的一种基于视觉的空气舵角度测量的测量方法，其特征在于，其中，步骤一中通过标定建立图像像素位置与物体空间位置之间的关系，确定相机的内部参数及外部参数的实现步骤如下：
5.根据权利要求3所述的一种基于视觉的空气舵角度测量的测量方法，其特征在于，其中，步骤二中获取待测目标参数，采集到测量图像传输至数据处理模块，进行图像预处理的实现步骤如下：
6.根据权利要求3所述的一种基于视觉的空气舵角度测量的测量方法，其特征在于，其中，步骤三中对测量图像进行刻线检测，获取舵面及舱体上刻线上下边缘的直线方程的实现步骤如下：
7.根据权利要求3所述的一种基于视觉的空气舵角度测量的测量方法，其特征在于，其中，步骤四中对刻线的直线方程进行校正补偿，通过直线间的距离结算舵面偏转角度的实现步骤如下：
8.根据权利要求3所述的一种基于视觉的空气舵角度测量的测量方法，其特征在于，其中，步骤五中使用舵面与舱体上刻线间的直线距离，结合计算公式，求解空气舵的0位偏角和最大偏转角；
