针对不停机风力发电机改进的自动调焦系统

风能是一种重要的可再生资源,因此对风力发电机组进行损伤检测具有重要意义。由于叶片图像的清晰度对损伤检测有很大影响,因此需要通过自动调焦步骤获得清晰的图像。不停机风力发电机叶片追踪图像中叶片的位置和尺寸改变,无法准确评估图像清晰度。因此,通过聚焦搜索策略无法实现自动聚焦步骤。文中提出一种基于改进的清晰度评价方法的自动调焦系统。通过基于面积补偿系数的方法补偿清晰度评价,并进行仿真实验和风力发电机模型实验。叶片目标变化对清晰度评价的影响从0.218降至0.030,叶片目标变化对清晰度的影响大大降低。在改进的清晰度评价方法的基础上,采用爬山法的搜索策略实现自动调焦步骤,同时,由于需要考虑算法程序对于不停机风力发电机的实时性,计算了自动调焦步骤的消耗时间,通过降低图像分辨率和调用NumPy库,将耗时从13.79 s减小到0.1 s以下。最后,实现了不停机风力发电机叶片追踪图像的自动调焦步骤,为提高自动调焦技术的性能提供了借鉴。

基于人类视觉的快速自动调焦法

为了提高自动调焦算法的性能,对调焦评价函数和调焦搜索算法进行了研究。在分析人类视觉系统(HVS)特性研究成果的基础上,提出了一种基于HVS加权的小波调焦评价函数。根据视觉多通道特性和视觉敏感度带通特性,对不同方向、不同空间频带的小波高频系数分别赋予不同的权值。为了克服爬山法搜索速度慢的缺点,提出了一种基于SOM神经网络的搜索算法,采用训练完成的SOM神经网络预测镜头的最佳聚焦位置。实验结果表明,提出的小波调焦评价函数得到了比传统小波调焦评价函数更优的调焦特性曲线;采用本文的搜索算法平均仅需要采集处理7.3幅图像就能找到最佳聚焦位置,与基于全搜索的爬山法相比,节省了大量的搜索时间。说明提出的调焦方法不但可以得到符合人眼视觉的调焦效果,还可以实现快速自动调焦。

数字光具座自动调焦算法研究

为了实现数字光具座多种指标如焦距、顶焦距、出瞳直径等实时自动化的测量,提出了一种适用于数字光具座的自动调焦算法。该算法采用Brenner清晰度评价函数,粗调焦阶段采用改进的自适应变步长爬山算法,精调焦阶段采用基于最小二乘法的曲线拟合算法。实验结果证明,这一算法能够准确、高效地找到焦面位置,调焦精度达到0.3%且重复调焦精度高。