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公开(公告)号：CN109410175B
公开(公告)日：2020-07-14
申请号：CN201811123271.0
申请日：2018-09-26
申请人： 北京航天自动控制研究所 , 中国运载火箭技术研究院
发明人： 王浩 , 郑文娟 , 孙芃 , 张立家 , 高琪 , 刘跃成 , 韦海萍 , 郝梦茜 , 张伯川 , 张辉 , 周斌 , 靳松直 , 张聪 , 郑智辉 , 李少军 , 高仕博 , 胡瑞光 , 蔡伟 , 崔广涛 , 丛龙剑 , 刘燕欣 , 肖利平 , 唐波
摘要： 一种基于多子区图像匹配的SAR雷达成像质量快速自动评价方法，首先人工制备带有特殊几何形状信标的SAR基准图像，通过雷达回波电磁仿真得到基准图像的基准雷达回波信号，完成雷达测试基准数据制备。在SAR雷达成像质量测试中，将基准雷达回波信号注入SAR雷达，由被测试雷达成像生成SAR实时图。随后使用SAR实时图和SAR基准图像进行多子区图像匹配，得到信标在SAR实时图中的精确位置。通过信标在SAR图像中几何位置和形状的变化，完成SAR雷达成像质量的量化评价。本发明提出的基于多子区图像匹配的SAR雷达成像质量快速自动评价方法大大提高了SAR雷达单机测试的自动化程度，在提高判读精度的同时降低了人力以及时间成本。
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公开(公告)号：CN109410175A
公开(公告)日：2019-03-01
申请号：CN201811123271.0
申请日：2018-09-26
申请人： 北京航天自动控制研究所 , 中国运载火箭技术研究院
发明人： 王浩 , 郑文娟 , 孙芃 , 张立家 , 高琪 , 刘跃成 , 韦海萍 , 郝梦茜 , 张伯川 , 张辉 , 周斌 , 靳松直 , 张聪 , 郑智辉 , 李少军 , 高仕博 , 胡瑞光 , 蔡伟 , 崔广涛 , 丛龙剑 , 刘燕欣 , 肖利平 , 唐波
摘要： 一种基于多子区图像匹配的SAR雷达成像质量快速自动评价方法，首先人工制备带有特殊几何形状信标的SAR基准图像，通过雷达回波电磁仿真得到基准图像的基准雷达回波信号，完成雷达测试基准数据制备。在SAR雷达成像质量测试中，将基准雷达回波信号注入SAR雷达，由被测试雷达成像生成SAR实时图。随后使用SAR实时图和SAR基准图像进行多子区图像匹配，得到信标在SAR实时图中的精确位置。通过信标在SAR图像中几何位置和形状的变化，完成SAR雷达成像质量的量化评价。本发明提出的基于多子区图像匹配的SAR雷达成像质量快速自动评价方法大大提高了SAR雷达单机测试的自动化程度，在提高判读精度的同时降低了人力以及时间成本。
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公开(公告)号：CN110054089A
公开(公告)日：2019-07-26
申请号：CN201910355996.0
申请日：2019-04-29
申请人： 北京航天自动控制研究所 , 中国运载火箭技术研究院
摘要： 本发明涉及一种轮胎吊机器视觉自动纠偏系统及纠偏方法，采集模块在轮胎吊行进过程中获取规定线路的图像；标定模块获取标定参照物特征部位分别在像素坐标系和实际坐标系下的坐标；坐标转换模块实现像素坐标系与实际坐标系之间的转换；预处理模块对采集模块的图像进行处理以获得特征清晰稳定的数据，线路识别模块，通过对图像中规定线路检测识别，确定实际行驶过程中实际线路与规定线路的方向偏差Δα和距离偏差Δd，并发送给PLC通讯模块；PLC通讯模块存储上述数据并发送给轮胎吊控制系统进行纠偏。本发明利用机器视觉技术，实现对轮胎吊大车行进过程的自动纠偏，提高作业效率，减少事故发生。
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公开(公告)号：CN110054089B
公开(公告)日：2020-06-09
申请号：CN201910355996.0
申请日：2019-04-29
申请人： 北京航天自动控制研究所 , 中国运载火箭技术研究院
摘要： 本发明涉及一种轮胎吊机器视觉自动纠偏系统及纠偏方法，采集模块在轮胎吊行进过程中获取规定线路的图像；标定模块获取标定参照物特征部位分别在像素坐标系和实际坐标系下的坐标；坐标转换模块实现像素坐标系与实际坐标系之间的转换；预处理模块对采集模块的图像进行处理以获得特征清晰稳定的数据，线路识别模块，通过对图像中规定线路检测识别，确定实际行驶过程中实际线路与规定线路的方向偏差Δα和距离偏差Δd，并发送给PLC通讯模块；PLC通讯模块存储上述数据并发送给轮胎吊控制系统进行纠偏。本发明利用机器视觉技术，实现对轮胎吊大车行进过程的自动纠偏，提高作业效率，减少事故发生。
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公开(公告)号：CN113253160A
公开(公告)日：2021-08-13
申请号：CN202110412392.2
申请日：2021-04-16
申请人： 中国运载火箭技术研究院
IPC分类号： G01R31/72
摘要： 本发明提出一种用于火箭末修喷管极性测试的检测仪及检测方法，属于测量测试技术领域，包括检测仪主体、显示屏、信号输入端子、输入插头、信号传输电缆、震动传感器、电源输入端子和安全接地点；检测仪主体内设置有存储设备和信息处理器，电源输入端子和安全接地点设置在检测仪主体的侧面，电源输入端子连接电源，安全接地点接地；每根信号传输电缆的两端分别连接输入插头和震动传感器后组成一套检测单元，检测单元的输入插头连接信号输入端子，震动传感器安装并固定在末修喷管附近，显示屏设置在检测仪主体表面。本发明同时还提供了用于火箭末修喷管极性测试的检测方法，解决现有测试方式人工劳动强度大，人力成本高，工作效率不高的问题。
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公开(公告)号：CN113369170A
公开(公告)日：2021-09-10
申请号：CN202110618705.X
申请日：2021-06-03
申请人： 中国运载火箭技术研究院
摘要： 本发明提出一种适用于型号批产的标准件自动分拣系统，属于零件分拣技术领域，包括标准件存储单元、标准件自动分拣单元和人工存取货单元，标准件存储单元包括智能仓储货架和料盒拾取机器人；标准件自动分拣单元包括暂存及回料平台、料盒倒料桁架机器人、震盘计数传输线封袋机、提升机、自动贴标校验系统和成品收料盒；人工存取货单元包括工台人机界面和订单软件系统和PLC控制系统。本发明通过控制“代码”设计，实现了非标准模块的自动化标准件分拣，与现有技术相比，具有更高的工作效率和准确性，提高了分拣控制精度和生成速度。解决了现有技术在产品齐配套过程中，标准件分拣与配套工作效率低、劳动强度大，容易出错的问题。
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公开(公告)号：CN111539600B
公开(公告)日：2023-09-01
申请号：CN202010265424.6
申请日：2020-04-07
申请人： 北京航天自动控制研究所
发明人： 郝梦茜 , 张辉 , 周斌 , 肖利平 , 唐波 , 杨柏胜 , 倪少波 , 田爱国 , 邵俊伟 , 李建伟 , 张孝赫 , 张连杰 , 靳松直 , 丛龙剑 , 刘严羊硕 , 郑文娟 , 韦海萍 , 刘燕欣 , 高琪 , 王浩 , 张聪 , 张伯川 , 王亚辉
IPC分类号： G06Q10/0637 , G06N3/0464
摘要： 一种基于测试的神经网络目标检测稳定性评价方法，对测试图片进行位置、尺度、旋转、亮度、加噪与平滑变换，使用变换后的图片对神经网络进行测试，统计测试结果在不同变化情况下置信度的标准差以及定位准确度的标准差，并将各标准差进行综合得到神经网络目标检测稳定性综合评价结果。本发明提出的评价方法能够评估神经网络面对目标位置、尺度、旋转、亮度、噪声与平滑变化情况下保持对目标稳定检测的能力，可作为神经网络在面对变化或扰动情况下目标检测可靠性评价指标的一种，有利于从不同侧面评价神经网络的性能。
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公开(公告)号：CN111523564B
公开(公告)日：2023-05-12
申请号：CN202010213403.X
申请日：2020-03-24
申请人： 北京航天自动控制研究所
IPC分类号： G06V10/774 , G06V10/20 , G06V20/13 , G06N20/00
摘要： 本发明涉及一种用于深度学习训练的SAR时敏目标样本增广方法，属于图像处理技术和深度学习领域；包括如下步骤：步骤一、对目标所在区域拍摄分辨率为a米的异源SAR图集,转换成分辨率为b米的异源SAR图集；步骤二、找到全部目标，并将每个目标制作成SAR时敏目标切片，获得切片集；步骤三、从异源SAR图集中各图片截取背景图像，获得背景图像集；步骤四、对切片集中各切片进行优化处理；步骤五、建立时敏目标的学习样本集；步骤六、旋转时敏目标的学习样本，获得不同角度下的学习样本；本发明解决了因样本数量较少以及未考虑深度学习网络特点而导致深度学习训练效果不好的问题。
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公开(公告)号：CN111414844A
公开(公告)日：2020-07-14
申请号：CN202010188543.6
申请日：2020-03-17
申请人： 北京航天自动控制研究所
摘要： 本发明公开了一种基于卷积循环神经网络的集装箱箱号识别方法，所述方法包括如下步骤：步骤1：采集集装箱样本图像，根据集装箱样本图像构建循环卷积神经网络模型，对循环卷积神经网络模型训练后得到分类器；步骤2：计算图像透视变换矩阵；步骤3：利用步骤2得到的图像透视变换矩阵对待检测集装箱图像进行透视变换得到视变换后的图像；步骤4：使用步骤1的分类器对透视变换后的图像进行字符识别得到字符识别结果；步骤5：利用集装箱箱号规则对字符识别结果进行核对校验，输出最终的箱号检测结果。本发明对神经网络结构和参数进行优化，具有更高的识别率和可靠性；对图像进行透视变换，提高不同角度安装摄像头应用该方法的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN111401210A
公开(公告)日：2020-07-10
申请号：CN202010167033.0
申请日：2020-03-11
申请人： 北京航天自动控制研究所
发明人： 郝梦茜 , 张辉 , 周斌 , 靳松直 , 丛龙剑 , 刘严羊硕 , 郑文娟 , 韦海萍 , 王浩 , 张伯川 , 王亚辉 , 张聪 , 刘燕欣 , 高琪 , 肖利平 , 倪少波 , 杨柏胜
摘要： 一种基于模板框增广的提高小目标检测稳定性的方法，步骤一：遍历全部训练样本的标注信息，提取标注信息中的目标尺寸；步骤二：计算目标尺寸参考最小值和目标尺寸参考最大值；步骤三：根据目标尺寸参考最小值、目标尺寸参考最大值、训练图像原始尺寸以及模型输出的特征层个数，计算各层关注目标的归一化尺寸；步骤四：根据各层关注目标归一化尺寸以及各特征层尺寸，计算各特征层模板框期望间距；步骤五：根据各特征层模板框期望间距，确定各特征层模板框个数与模板框中心点位置，进行模板框增广；步骤六：对完成模板框增广的卷积神经网络进行训练，得到对小目标检测的卷积神经网络模型。本发明降低算法对小目标位置的敏感度，提高小目标检测的稳定性。
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