飞机机翼表面损伤的近红外高光谱识别

飞机表面损伤的检测和设备研究,对于飞行安全与运营效益具有重大的现实意义。光谱匹配技术是飞机表面损伤高光谱检测需要解决的关键技术之一。不同光谱匹配算法的识别精度常因研究对象而异。为了利用光谱匹配算法实现飞机样品损伤识别,首先搭建了室内近红外高光谱飞机表面损伤检测系统,采集了参考样品和蒙皮样品两类样品的高光谱数据,并利用损伤像元光谱和无损像元光谱制作了两类像元的标准光谱。接着基于计算待测像元光谱与标准光谱相似度的匹配方法,先后采用光谱角(SA)、马氏距离(MD)、光谱信息散度(SID)、光谱相关系数(SCC)四类单一光谱匹配算法和六类组合光谱匹配算法进行两类样品的损伤识别。利用总体分类精度Pa和Kappa系数对上述光谱匹配算法的损伤识别结果进行精度评价。通过对SA、MD、SID、SCC单一算法的阈值参数优化,给出能够较好满足检测需求的合理阈值组。进一步,基于四类单一算法进行组合匹配算法设计,分别采用SA-MD、SA-SID、SA-SCC、MD-SID、MD-SCC和SID-SCC六类组合算法对两类飞机样品进行损伤识别。结果表明,相比单一匹配算法,组合算法的整体识别准确率相对较高。最后,分别给出适用于飞机样品损伤识别的最优单一匹配算法和组合算法,其中SCC算法和MD-SCC算法,对两类样品的损伤识别率分别可达95%以上和97.5%,可为外场飞机表面损伤的高光谱检测提供技术支撑。

基于充电枪自动感应脱落收线系统的研究

该系统涉及充电桩领域,具体应用于充电桩充电枪充电完成后自动脱离车身以及自动完成收线这一过程。本系统主要由自动收缩型充电枪头,输送电缆,感应式收线盒几部分组成,可与多种充电桩相互配合。通过该系统可达到解决充电完成后不及时取出而导致的暴冲,以及用户行车前忘记取出充电枪而造成的安全隐患,也可避免电线裸露在外引起的各种损坏,对充电环境也具有一定的美化作用的目的。