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全站儀目標自動識別與照準方法研究

2018-11-02 05:23:08王欣宇劉豪杰范百興
測繪工程 2018年11期
關(guān)鍵詞:照準棱鏡光斑

王欣宇,劉豪杰,范百興

(1.黃河勘測規(guī)劃設(shè)計有限公司,河南 鄭州 450000;2.信息工程大學,河南 鄭州 450001;3.蘇州一光儀器有限公司,江蘇 蘇州 215006)

全站儀從誕生、發(fā)展及以后的趨勢,始終代表著地面測量對自動化的不斷追求。計算機技術(shù)的深入應(yīng)用可完成數(shù)據(jù)、圖形、圖像處理等任務(wù);馬達驅(qū)動全站儀的出現(xiàn)使全站儀向著自動化發(fā)展邁進一步,在此基礎(chǔ)上,在望遠鏡照準系統(tǒng)里安置CCD/CMOS傳感器,實現(xiàn)自動照準,能夠快速自動照準目標,標志著全站儀開始向智能化發(fā)展,即測量機器人[1-7]。國外的自動化全站儀已經(jīng)成熟,如徠卡公司在1994年推出TPS1000系列測量機器人[6];而國內(nèi)的自動化全站儀也在不斷發(fā)展,本文采用CMOS傳感器與RTS010A全站儀組合,以實現(xiàn)自動目標識別測量系統(tǒng)為目的進行研究。

1 全站儀自動目標識別與照準原理

全站儀自動目標識別系統(tǒng)[8-12]是在馬達全站儀望遠鏡內(nèi)置CCD/CMOS傳感器,通過主動發(fā)射與望遠鏡同軸的紅外激光經(jīng)目標棱鏡返回,返回的紅外光束打在CCD/CMOS陣列上,光點位置以CCD/CMOS傳感器中心作為參考點來精確確定,通過圖像處理提取光點中心的像素坐標,從而確定其在圖像中的位置,再將圖像的位置信息轉(zhuǎn)化為全站儀旋轉(zhuǎn)的角度信息,由伺服系統(tǒng)控制全站儀轉(zhuǎn)動相應(yīng)的角度,實現(xiàn)自動照準與跟蹤。自動目標識別系統(tǒng)如圖1所示。

圖1 自動目標識別系統(tǒng)

目標識別:全站儀的觀測目標是角錐棱鏡, CCD/CMOS傳感器接收到經(jīng)目標棱鏡反射回的照準光斑,對CCD/CMOS所獲取的光斑圖像進行處理,計算光斑中心在圖像中的位置。

自動照準: CCD/CMOS傳感器經(jīng)圖像處理計算出光點偏離CCD/CMOS陣列中心(即目標棱鏡中心)的偏離量,將偏離量轉(zhuǎn)換為望遠鏡旋轉(zhuǎn)角度后通過馬達驅(qū)動望遠鏡按該偏離量移向棱鏡中心,當望遠鏡十字絲中心和棱鏡中心的偏離量在設(shè)定限差之內(nèi)后,望遠鏡停止運動,自動目標識別系統(tǒng)測量十字絲中心和棱鏡中心間的水平和垂直偏離量,對水平角和垂直角進行改正計算,從而得到目標棱鏡中心的精確值。

本文采用RTS010A全站儀,通過上述部件組合瞄準目標棱鏡后發(fā)射紅外光源,反射的光斑呈現(xiàn)在CMOS陣列上,由計算機連接CMOS進行圖像采集,如圖2所示。

圖2 CMOS傳感器與全站儀組合采集圖像

2 自動目標識別全站儀光斑圖像處理

通過計算機連接CMOS傳感器獲取的光斑圖像及其灰度分布圖像如圖3、圖4所示。

圖3 光斑原始圖像

圖4 光斑圖像灰度三維分布圖

經(jīng)分析光斑圖像具有以下特征:①圖像為背景黑暗灰度值較小而目標光斑明亮灰度值較大的“準二值圖像”;②光斑呈類圓形;③圖像中的光斑大小隨目標棱鏡與望遠鏡間的距離增加而逐漸減小;4)圖像光斑邊緣有散光現(xiàn)象,使光斑邊緣不圓滑,出現(xiàn)大量毛刺,邊緣灰度分布不均勻,邊緣灰度梯度非常大,光斑中心及背景灰度均勻,灰度值三維圖呈圓臺分布。

2.1 光斑圖像預(yù)處理

根據(jù)光斑圖像的特征,首先對圖像進行預(yù)處理,再進行圖像光斑的中心定位;由于望遠鏡在發(fā)射紅外激光前后光斑圖像背景特征基本不變,只有光斑位置灰度變化明顯,所以本文考慮在望遠鏡發(fā)射紅外激光前后分別采集目標圖像,即可得到一張帶有紅外激光光斑的圖像和一張純背景圖像,將兩張圖像進行相減計算即可得到背景黑暗的光斑圖像,如圖5所示。

通過圖像相減去除非棱鏡光斑帶來的噪聲影響,但仍存在邊緣毛刺的影響,光斑圖像不是規(guī)則的圓形,影響中心定位的精度;在此基礎(chǔ)上,本文通過直接預(yù)處理方法對圖像進行濾波,經(jīng)分析比較,為既能進一步弱化邊界信息,減小邊緣毛刺對中心定位的影響,同時又保證邊緣定位的一定精度,宜采用均值濾波3×3模板進行濾波[13-14];濾波效果如圖6所示。

圖5 自動目標識別系統(tǒng)紅外光前后相減效果圖

圖6 3×3均值濾波模板濾波效果圖

圖像相減法損害了光斑特征信息,但光斑灰度梯度變化仍明顯,認為沒有損害邊緣,但是對中心定位結(jié)果會有所影響,因為光斑圖像未進行相減處理時的灰度分布大都為最大值255呈圓臺型,相減處理后光斑灰度不呈圓臺型,但仍不影響其梯度特征??赏ㄟ^記錄圖像相減之前光斑圖像灰度值為255的像素坐標,將相減之后圖像光斑相應(yīng)像素坐標處的灰度值重新設(shè)為相減之后光斑灰度分布的最大值,這樣即認為恢復(fù)了光斑圖像的原始信息,呈類似圓形平頂特征,從而減小其對中心定位結(jié)果的影響。

2.2 光斑圖像中心定位

經(jīng)過圖像預(yù)處理的光斑圖像仍存在邊緣毛刺,通過橢圓擬合的方法去除橢圓以外的散射毛刺,剩余橢圓內(nèi)像素認為是光斑圖像的有效像素,但仍不能完全消除小毛刺對中心定位的影響;由于光斑圖像灰度分布越靠近光斑中心附近的灰度值越高,而平方加權(quán)重心法[15-16]突出表現(xiàn)了中心像素對光斑圖像中心定位結(jié)果影響大而邊緣像素灰度對光斑圖像中心定位結(jié)果影響小的特點,所以取圖像光斑內(nèi)各個像素值的灰度值的平方作為各自的權(quán)值,通過平方加權(quán)灰度重心法對全站儀棱鏡光斑圖像進行中心定位。其算式為

(1)

其中,f(x,y)為光斑像素灰度值;圖像大小為m×n;(x,y)為像素坐標。

3 自動目標識別全站儀系統(tǒng)模型標定

由儀器廠家按照嚴格的機械結(jié)構(gòu)將CMOS內(nèi)置于望遠鏡中,通過全站儀瞄準棱鏡,上下左右旋轉(zhuǎn)望遠鏡,使棱鏡的回光光斑始終在CMOS圖像陣列范圍內(nèi),并以此為根據(jù)進行圖像光斑中心像素坐標與望遠鏡旋轉(zhuǎn)角的關(guān)系的標定。標定主要有兩種思路:第一種方法是認為光斑中心像素坐標與望遠鏡旋轉(zhuǎn)角度之間是線性關(guān)系[17],通過線性函數(shù)進行標定;第二種方法認為光斑中心像素坐標與望遠鏡旋轉(zhuǎn)角是非線性關(guān)系,通過一定的實驗數(shù)據(jù)建立數(shù)學模型。兩種標定方法各有優(yōu)缺點,非線性模型標定是標定圖像各個位置處與對應(yīng)的望遠鏡旋轉(zhuǎn)角的關(guān)系,標定后通過一次旋轉(zhuǎn)便可使望遠鏡照準目標棱鏡;而線性模型標定方法是只標定水平方向和豎直方向像素坐標與望遠鏡旋轉(zhuǎn)角之間的關(guān)系,水平角豎直角通過多次旋轉(zhuǎn)才能精確照準目標棱鏡。針對全站儀自動目標識別的用途,并不需要一次計算便可精確照準目標,而是通過多次旋轉(zhuǎn)的循環(huán)過程來趨近目標點,而且非線性標定方法標定起來很困難,視場邊緣畸變較大,標定精度很難保證,所以通過一次旋轉(zhuǎn)到精確位置很難做到,用非線性標定方法也就失去了意義;基于全站儀自動目標識別的原理,只需讓目標不斷地靠近視場中心,反復(fù)計算與旋轉(zhuǎn)直到角度與目標偏離達到一定限值,最終精確定位即可。所以本文采用線性模型標定方法對全站儀望遠鏡旋轉(zhuǎn)角和CMOS圖像像素坐標進行標定。

由于全站儀的特殊性,其可沿水平和豎直兩方向進行角度旋轉(zhuǎn)。因此,標定過程中只需要標定水平角和豎直角分別與像素坐標x,y之間的關(guān)系,便可實現(xiàn)任意角度的空間模型標定。由于望遠鏡視場較小,且全站儀自動目標識別功能是在望遠鏡大概照準目標棱鏡為前提,其自動目標識別是一個循環(huán)的過程,計算圖像光斑中心的像素坐標,換算為望遠鏡旋轉(zhuǎn)水平角豎直角,不斷驅(qū)動全站儀旋轉(zhuǎn),使望遠鏡視準軸逐漸靠近目標棱鏡光斑中心,即可實現(xiàn)望遠鏡與目標棱鏡的精確照準。所以只需要標定視場內(nèi)一定范圍的關(guān)系模型,本文標定120″范圍內(nèi)的系統(tǒng)關(guān)系模型。

3.1 CMOS陣列中心標定

標定盡量選取適宜的環(huán)境,減少外界光源的干擾而影響標定結(jié)果,且距離適中,因為目標棱鏡距離CMOS相機太近時回光光斑太大,占用的像素過多,圖像處理獲取光斑中心點時精度不高,從而影響標定結(jié)果;距離太遠,回光光斑太小像素分布梯度不均或梯度不明顯也會影響光斑中心定位精度,經(jīng)試驗選擇至少大于50 m小于500 m的距離進行標定;選擇合適的環(huán)境后通過人工精確照準目標棱鏡,認為此時的目標棱鏡中心處于視場正中心,此時圖像中回光光斑中心的像素坐標即為CMOS陣列的中心點,為提高精度通過多次測量取均值進行中心點的確定。

3.1.1 CMOS陣列中心標定步驟

首先確定望遠鏡視準軸在CMOS圖像中的位置,即望遠鏡精確瞄準棱鏡時圖像光斑中心點的像素坐標值O(x0,y0),本文通過精確照準目標棱鏡提取光斑圖像的中心點坐標,可通過多次采集圖像提取光斑中心像素坐標取平均值作為其精確值。望遠鏡精確瞄準目標棱鏡后,以固定頻率采集6張圖像并提取中心點像素坐標,精確瞄準后的全站儀水平角設(shè)為0°,望遠鏡豎直角為195°15′51.8″;提取圖像光斑中心點坐標,去掉最大值最小值后取平均值作為中心點坐標的精確值,如表1所示,O(x0,y0)=(123.397 4,119.611 5)。

表1 CMOS陣列中心點坐標 像素

3.1.2 CMOS陣列中心標定精度分析

望遠鏡水平角變化時,回光光斑在圖像上的運動軌跡應(yīng)為一條直線y=kx+b;同理調(diào)整望遠鏡豎直角旋轉(zhuǎn)時,目標棱鏡回光光斑在圖像上的運動軌跡也應(yīng)為一條直線。如果CMOS陣列中心標定結(jié)果準確,那么兩條直線的交點O′應(yīng)該與CMOS陣列中心O重合,可通過兩者之間的坐標偏差值(Δx,Δy)來衡量CMOS陣列中心標定的精度。

由于圖像處理過程中光斑圖像中心像素坐標的提取受外界光線的干擾,需要考慮光斑的毛刺影響,所以旋轉(zhuǎn)望遠鏡在每一個方向采集多張光斑圖像進行中心提取剔除極值取平均值作為精確值;本文在望遠鏡每一方向采集6張圖片,將6張光斑圖像中心坐標的最大值最小值去掉后取平均值作為該方向的光斑圖像中心坐標。中心定位結(jié)果如表2、表3、圖7—圖10所示。

表2 豎直角V變化時光斑圖像中心提取坐標值

表3 水平角H變化時光斑圖像中心提取坐標值

續(xù)表3

圖7 豎直角變化時圖像光斑中心定位

圖8 豎直角變化時圖像光斑中心定位直線擬合

圖9 水平角變化時圖像光斑中心定位

圖10 水平角變化時圖像光斑中心定位直線擬合

固定一個方向的角度值,變化另外一個方向的角度,圖像光斑中心坐標也隨著變化,運動軌跡為一條近似直線;通過固定水平角調(diào)整豎直角和固定豎直角調(diào)整水平角兩種情況可擬合兩條直線方程,兩條直線方程為

(2)

兩直線交點坐標為:O′(x′=123.380 0,y′=119.898 1),兩個方向的光斑中心擬合的直線方程的交點理論上應(yīng)該與CMOS陣列中心坐標O(x0,y0)=(123.397 4,119.611 5)(即望遠鏡精確瞄準目標棱鏡時光斑圖像的中心點坐標)相等。

計算得到OO′在水平和豎直方向的偏差值為:Δx=-0.017 4,Δy=0.286 6。經(jīng)測試發(fā)現(xiàn)在水平角不變豎直角變化時x坐標值與CMOS陣列中心坐標x基本相等,在豎直角不變水平角變化時y坐標值與CMOS陣列中心坐標y偏差較大。出現(xiàn)這種現(xiàn)象不難理解,水平角變化影響的是光斑中心像素坐標x的值,豎直角變化影響的是光斑中心像素坐標y的值;測試過程中先選擇固定水平角為零調(diào)整豎直角,所以對應(yīng)光斑中心像素坐標x的值沒有發(fā)生變化;當調(diào)整豎直角時,很難再次回到第一次精確瞄準目標棱鏡時的初始位置,因此,在調(diào)整水平角測試時只能保證調(diào)整過程中豎直角不變,不能保證與第一次精確瞄準時初始位置的豎直角相等,有一個微小的角度差值,這樣就會造成擬合直線的交點的y坐標與CMOS陣列中心坐標y偏差較大;通過表2和表3可知,這個微小的豎直角變化為0.2″。

因此通過光斑直線擬合定位的x坐標值可以看出光斑直線擬合中心點x坐標與精確瞄準目標棱鏡時提取的中心點x坐標相差不到0.02個像素坐標值,即CMOS陣列中心標定精度為0.02個像素坐標,這個精度可以用來進行像素與旋轉(zhuǎn)角間關(guān)系的標定。

3.2 自動目標識別系統(tǒng)模型標定

提取各個角度的圖像光斑中心坐標像素后,便可以確定像素坐標與旋轉(zhuǎn)角度之間的關(guān)系模型;如圖11所示,望遠鏡每轉(zhuǎn)到一個角度對應(yīng)有一個光斑中心的像素坐標值,且望遠鏡沿水平和豎直旋轉(zhuǎn)時光斑中心坐標變化基本成線性變化關(guān)系,因此可通過線性標定望遠鏡旋轉(zhuǎn)角度與光斑中心像素坐標之間的關(guān)系;只標定水平角與像素坐標x的關(guān)系,豎直角與像素坐標y的關(guān)系,認為水平角與像素坐標y無關(guān),豎直角與像素坐標x無關(guān)。

圖11 光斑中心像素坐標值

圖像光斑中心像素與望遠鏡旋轉(zhuǎn)角之間標定最主要的工作便是比例系數(shù)的確定,比例系數(shù)的確定需要知道望遠鏡旋轉(zhuǎn)角度值和圖像光斑中心像素坐標值,表2和表3已經(jīng)給出,比例系數(shù)通過式(3)進行求解。

(3)

式中:H,V分別為望遠鏡相對原點(望遠鏡精確照準目標棱鏡時認為是原點)旋轉(zhuǎn)的水平角和豎直角;m,n分別為水平角和豎直角與圖像光斑中心坐標之間的比例系數(shù);p,q分別為兩方向所擬合的線性關(guān)系直線的截距,理論上p,q應(yīng)等于CMOS陣列中心坐標O(x0,y0)=(123.397 4,119.611 5),實際中會存在誤差。角度變化值與光斑中心像素坐標值對應(yīng)關(guān)系如表4所示。

表4 角度變化值與光斑中心像素坐標值

通過對表4中數(shù)據(jù)進行線性擬合,可求得角度變化值與光斑中心像素坐標之間的各參數(shù)如表5所示。

表5 角度與光斑像素間函數(shù)參數(shù)

望遠鏡旋轉(zhuǎn)角與圖像光斑中心像素坐標之間的函數(shù)關(guān)系為

(4)

兩直線方程的截距p,q與CMOS陣列中心坐標O(x0,y0)=(123.397 4,119.611 5)差值為

(5)

通過式(5)可知,模型標定結(jié)果中CMOS陣列中心像素坐標與CMOS陣列中心標定值在水平方向差值小于0.076個像素,在豎直方向相差小于0.186個像素。根據(jù)橫向比例系數(shù)m可知水平角偏差約為1.60″,根據(jù)縱向比例系數(shù)n可知豎直角偏差約為3.74″。

由圖11可注意到,當全站儀望遠鏡角度旋轉(zhuǎn)到較大的度數(shù)時,對光斑圖像中心定位結(jié)果變化影響較大,影響直線擬合線性關(guān)系的精度;為了小范圍內(nèi)更精確的實現(xiàn)自動目標識別,所以只保留小角度旋轉(zhuǎn)的數(shù)據(jù),重新進行標定。剔除大角度(120″)旋轉(zhuǎn)時的定位結(jié)果后,其光斑圖像中心點坐標隨角度變化的分布圖如圖12所示。

剔除表4中對標定結(jié)果影響較大的角度變化值120″后進行線性擬合,可求得小角度變化值與光斑中心像素坐標之間的各參數(shù)如表6所示。

表6 小角度變化與光斑像素間函數(shù)參數(shù)

圖12 小角度旋轉(zhuǎn)光斑中心像素坐標值

同理,通過剔除大角度旋轉(zhuǎn)角后,計算得望遠鏡旋轉(zhuǎn)角與圖像光斑中心像素坐標之間的函數(shù)關(guān)系為

(6)

兩直線方程的截距p,q與CMOS陣列中心坐標O(x0,y0)=(123.397 4,119.611 5)差值為

(7)

由式(7)可知,通過旋轉(zhuǎn)小角度模型標定結(jié)果中CMOS陣列中心像素坐標與CMOS陣列中心標定值在水平方向差值小于0.073個像素像素坐標,在豎直方向差值小于0.132個像素坐標。根據(jù)橫向比例系數(shù)m可知水平角偏差約為1.55″,根據(jù)縱向比例系數(shù)n可知豎直角偏差約為2.52″。相較于未剔除大角度值進行標定的結(jié)果,標定的精度有所提升。

分析發(fā)現(xiàn)豎直方向偏差值較大,原因同CMOS陣列中心標定y坐標偏差較大一樣,由于固定水平角調(diào)整豎直角標定結(jié)束后再回到豎直角初始零位時存在歸位誤差,所以導(dǎo)致再沿水平方向標定時豎直方向(y坐標的值)偏差較大,這個偏差對比例系數(shù)的解算精度是幾乎沒有影響的;可以通過截距p與原點x0的偏差值知其標定精度為0.073個像素坐標。

4 全站儀自動目標識別照準精度分析

4.1 全站儀驅(qū)動定位精度分析

全站儀自動目標識別功能是通過馬達驅(qū)動功能實現(xiàn)的,在測試自動目標識別精度之前首先要保證驅(qū)動精度的可靠性,因此先測試全站儀的驅(qū)動精度是否滿足要求。

馬達驅(qū)動的精度可以通過人為設(shè)置進行改變,可以將馬達驅(qū)動的精度設(shè)置為5″和10″,通過測試馬達驅(qū)動定位結(jié)果是否符合設(shè)定精度;將儀器設(shè)置一個角度,通過串口指令驅(qū)動控制全站儀旋轉(zhuǎn)某個角度測試其驅(qū)動誤差,設(shè)置每次驅(qū)動固定角度值為標準值,本文分別預(yù)設(shè)水平角豎直角均驅(qū)動90°、180°、360°為標準值進行測試,每設(shè)置一次角度連續(xù)驅(qū)動5次,觀察各次驅(qū)動誤差是否在設(shè)定精度范圍內(nèi);測試結(jié)果如表7和表8所示。

表7 馬達驅(qū)動精度設(shè)為5″時驅(qū)動精度測試結(jié)果

表8 馬達驅(qū)動精度設(shè)為10″時驅(qū)動精度測試結(jié)果

根據(jù)表7和表8可知全站儀馬達驅(qū)動精度符合設(shè)置的精度,兩種情況下5次測量結(jié)果均在精度設(shè)定范圍之內(nèi)。

4.2 自動目標識別照準精度分析

經(jīng)標定后的自動目標識別全站儀其測量精度是否可靠還需要進行驗證,通過人工精確照準測量值作為標準值,自動目標識別系統(tǒng)自動照準讀數(shù)作為測量值,在照準測量時,目標棱鏡和全站儀測站位置保持固定不動,只改變?nèi)緝x初始角位置進行反復(fù)照準測量,如果照準測量與標準值偏差在驅(qū)動精度范圍內(nèi),則認為自動目標識別系統(tǒng)照準測量精度可靠。本次設(shè)定驅(qū)動精度為5″,其照準測量結(jié)果如表9所示。

表9 自動目標識別照準測量結(jié)果

由表9可知自動目標識別照準精度符合驅(qū)動定位精度,與人工照準偏差較小,認為自動目標識別測量精度可以代替人工測量精度。

4.3 自動目標識別效率測試

由于測量設(shè)備有限,自動目標識別效率測試在全站儀的兩個方向上布設(shè)兩個目標棱鏡以達到多個目標棱鏡的目的,為使效果明顯測量目標棱鏡間水平角布設(shè)大于30°,將兩個目標棱鏡定義為棱鏡A和棱鏡B,全站儀位置定義為O,本次實驗變化棱鏡B的位置多次試驗比較;每次試驗對兩個棱鏡交替測量10個測回,即共精確照準20次;觀察自動目標識別測量時間與人工測量時間比值;由于自動目標識別全站儀還不具有目標搜索功能,只有將望遠鏡大概照準目標棱鏡使棱鏡回光光斑打在CMOS陣列上才能實現(xiàn)精確照準測量,所以自動目標識別測量與人工測量的粗瞄準都是人工操作的,瞄準工作由指定專人操作;在精確瞄準時,自動目標識別是通過自動瞄準的,而人工瞄準是靠人眼瞄準的,所以測量效率必定有所差別,其測量結(jié)果如表10所示。

表10 自動目標識別照準測量與人工照準測量效率比較

根據(jù)表10可知,自動照準測量效率比人工照準測量效率高。自動目標識別照準測量效率是人工照準效率的1.7倍左右,如果將自動目標識別系統(tǒng)增加自動搜鎖功能,測量效率會進一步提高。

5 結(jié)束語

本文將CMOS圖像傳感器內(nèi)置于RTS010A全站儀中,構(gòu)造國產(chǎn)自動目標識別全站儀,在完成圖像光斑中心坐標提取的情況下,對自動目標識別全站儀系統(tǒng)模型標定進行研究,得出以下結(jié)論:

1)通過圖像處理并獲取光斑圖像中心點坐標,進而對CMOS陣列中心進行標定,分別變化水平角和豎直角時圖像光斑中心坐標的變化來擬合兩條直線,兩條直線的交點O′與CMOS陣列中心O的坐標差值來衡量CMOS陣列中心標定的精度,經(jīng)驗證分析其標定精度小于0.02個像素坐標;

2)根據(jù)光斑圖像中心點像素坐標與全站儀望遠鏡旋轉(zhuǎn)角之間的關(guān)系對自動目標識別系統(tǒng)模型進行標定,標定中將含有大角度旋轉(zhuǎn)的標定結(jié)果與剔除大角度旋轉(zhuǎn)標定結(jié)果比較,由標定模型中的截距與CMOS陣列中心點坐標的偏差值可知剔除大角度旋轉(zhuǎn)的標定模型精度更高,x方向僅為0.073個像素坐標,y方向為0.132個像素坐標,換算為角度即為水平角1.55″,豎直角為2.52″。經(jīng)分析y方向存在歸位誤差,所以用x方向偏差作為評價精度的標準,且實現(xiàn)了全站儀自動目標識別的功能。

3)對自動目標識別全站儀馬達驅(qū)動功能進行分析,經(jīng)測試分析馬達驅(qū)動精度可靠,自動目標識別自動照準精度在馬達驅(qū)動精度范圍內(nèi),且測量效率較人工測量高,是人工測量效率的1.7倍左右。

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