关于云南天文台Tek 1024 CCD的线性及其他

云南天文台新安装的Tek 1 0 2 4× 1 0 2 4CCD系统是一个很好的系统。天文上应用CCD的主要目的是测量暗弱天体 ,该系统满足这个要求。但在亮端 ,测量显示 ,当读数大于 2万多adu时 ,CCD响应对线性的偏离已经开始大于 1 % ,当读数接近 6 0 0 0 0adu时 ,响应不但是非线性的 ,而且显得不稳定。另外 ,顺便给出用 1 0

CCD非线性效应对剪切干涉法波前检测的影响

利用径向剪切干涉法检测高功率激光波前时,由于探测器CCD非线性效应,在频谱中引入了除基频外的二级、三级等高次频谱分量,增加了频谱混叠的可能,使得对有用信息提取困难,降低了波前检测精度。从理论上分析了CCD非线性效应产生高次频谱分量和导致频谱混叠的原因,给出非线性条件下避免频谱混叠的条件,提出了通过提高空间载频的方法来减小或消除CCD非线性效应导致的频谱混叠。计算机模拟和实验结果表明,该方法能够有效抑制频谱混叠并显著提高波前检测精度。

CCD的非线性与频谱混叠的关系研究

分析了CCD的非线性产生频谱混叠问题,提出了减小频谱混叠的方法.从理论上分析了CCD的非线性产生高频分量的原因,给出了简单的物理解释和解析推导.通过计算机仿真与实验两种方法得出了CCD的非线性导致频谱混叠的结果,再通过计算机仿真方法得出结论:在存在高级次频谱成份的情况下,加密抽样可减少频谱混叠并明显提高FTP的测量准确度.

CCD非线性及其校正研究

分析了CCD非线性产生的原因,提出了CCD非线性校正的新方法——多点多段线性逼近法.给出了CCD非线性产生及校正方法的简单公式推导及物理解释.通过计算机模拟和实验进一步验证了CCD非线性校正之后,明显地减小了γ级频谱的产生.模拟情况下物体面形恢复后的标准偏差明显减小:未校正时为0.0407mm,校正之后时为0.0252mm;实验情况下校正之后的物体恢复面形效果明显优于未校正时的效果.

构建基于线性CCD的直立行走嵌入式系统

为设计一种能在狭小和复杂电磁环境下运动的双轮直立系统,以飞思卡尔公司xs128嵌入式单片机作为控制和处理核心,通过线性CCD进行路况识别,并将MMA7260加速度计和ENC03陀螺仪采集的角度信号通过卡尔曼算法进行滤波,从硬件设计到软件以及算法调试。通过实验测试表明,本系统运行稳定、可靠,可适用于该种特定场景。

基于TSL1401线性CCD的智能巡线小车

为了使小车能在白底道路上沿着中间黑线以较快的速度自主行进,采用了一种基于TSL1401线性CCD的新型图像采集方案。当线性CCD检测到引导黑线后,送回到微控制器,微控制器对检测信号进行处理后控制电机的偏转角度,从而实现自主巡线行进。通过对小车速度和稳定度的测试表明其均优于红外管和激光管,该智能巡线小车具有前瞻长、抖动小、速度相对较快等优点。

线性CCD实验系统的研究

CCD(Charge Coupled DeviCe)越来越广泛被应用于工业、军事、民用等行业,采用CCD数据采集卡,和微机相结合,对被测图像信号进行快速采样、存储及数据处理。本实验系统研究主要从5个实验的研究,其中讲述了线阵CCD的特性测量的基本原理、线阵CCD的输出信号的二值化测量的原理及方法、线阵CCD的A/D数据采集、及成像系统的研究、线阵CCD对物体的尺寸的基本测量、对角度的测量等基础知识。最后通过总结性的研究线阵CCD的A/D数据采集程序的方法。

基于线性CCD的智能车自主跟踪算法研究

线性CCD广泛应用于图像传感和非接触测量领域,智能车可以利用线性CCD实现自主循迹。由于线性CCD的成像质量受外界光线变化的影响较大,这对路径信息的动态提取产生重大影响。为提高智能车系统对光线环境变化的适应性,引入OTSU算法并结合周期动态阈值法获取动态阈值对线性CCD输出图像进行二值化处理,同时采用一种新的路径边缘提取算法动态获取路径信息。实验表明:以上所提出的控制算法是有效可行的,有效地提高了智能车对光线环境变化的自适应性和动态响应性。

基于线性CCD的智能循迹小车设计

本文针对线性CCD的工作特点,利用TSL1401-DK线性CCD作为传感器采集赛道信息,将路况信息传送给MC9S12XS128单片机,由单片机通过PID算法控制舵机的转角和电机的转速,实现了智能小车自动巡线的要求。经过系统硬件电路搭建和软件程序编写,能够实现小车快速直行及循迹转弯等功能。

基于线性CCD双轮平衡车系统的设计

该控制系统采用飞思卡尔MC9SXS128单片机作为控制核心,利用128觹1线性CCD进行道路信息采集;采用卡尔曼滤波算法进行陀螺仪和加速度计信息融合,计算出车模的角度和角速度,调整车模保持平衡。整个系统由道路信息采集系统、直立控制系统和速度控制系统三个闭环组成,实现车模直立、加速、减速、过路障和过桥等各种复杂动作。上位机监测系统接受无线模块上传的数据信息,经过处理、分析,使车模能够快速、准确、稳定地跟踪引导线。

基于32位微控制器与线性CCD避障的智能车设计

智能车是一个集环境感知、规划决策和多等级辅助驾驶等功能于一身的综合系统。本文以"飞思卡尔"杯全国大学生智能汽车大赛为研究背景,采用飞思卡尔32位微控制器MK60DN512ZVLL10作为核心控制单元。系统通过微控制器的控制在硬件条件完整的情况下实现智能小车的循迹运动,硬件方面应自行设计包括电源模块、单片机模块、液晶模块、驱动模块等硬件电路,以完成速度控制、转向控制的任务。控制算法上,从PID到Bang-Bang都进行了研究。通过硬件的合理布局,电路的合理规划,机械的合理配置,软件算法的合理可行,智能小车的设计才最终成功的跑起来。

CCD非线性效应对双频光栅三维面形测量的影响

在测量系统中,CCD的非线性效应会影响复杂光学三维面形的测量精度,针对这一问题,提出采用双频光栅投影消除CCD的非线性效应以提高测量精度。首先,分析了CCD非线性效应对三维面形测量的影响,给出了该情况下出现频谱混叠的解析推导和物理解释。然后,讨论了CCD非线性效应下的双频光栅测量原理,分析了此时变形条纹的光强分布及其经傅立叶变换后得到混叠频谱的原理。最后,给出了由等效波长来衡量测量精度的方法,推出了使用双频光栅投影测量三维面形高度信息的基本公式,并进行了理论分析。对最大绝对值与平均绝对值分别为24.3181 mm和1.0839 mm的物体进行仿真分析,测量值与实际值之间的最大绝对高度误差与平均绝对高度误差分别为0.8950 mm和0.0622 mm,提高双频光栅基频后,其对应值分别减小为0.3710 mm和0.0232 mm;在实验结果显示,当双频光栅的基频都增加2.5倍后,频谱中的基频与高级频谱间分离较好,测量精度提高。因此,采用双频光栅投影消除CCD非线性效应具有较强的实用性和很好的发展前景。

PZT移相和CCD非线性对高精度球面面形检测的影响

为了提高球面面形的检测精度,对移相菲索干涉仪的球面测量方法中影响高精度球面面形检测的压电陶瓷晶体(PZT)移相误差和电荷耦合探测器(CCD)非线性误差进行探讨.通过理论分析和数值模拟的方法分别对PZT移相误差、CCD非线性误差进行具体分析,着重研究PZT移相误差和CCD非线性误差的综合影响.由五步移相算法,推导得出PZT和CCD的综合误差公式,对影响综合误差大小的主要因素如CCD二次非线性系数、条纹对比度和被检面曲率半径与口径的比值等进行分析.结果表明,提出的控制PZT和CCD综合误差影响的准则和相应的减小误差影响的方法,可以提高球面面形的检测精度.

线性CCD图像处理与识别算法研究

介绍了基于线性CCD传感器的智能小车整体框架、图像采集和处理以及路径识别控制算法。智能小车控制系统中选择线性CCD传感器进行路径识别,对采集的像素点进行中值滤波、二值化等处理,提取赛道两边的黑色边缘,取其中心位置作为小车的引导方向,控制舵机的转向,使得小车能够稳定、可靠地高速行驶。

基于线性CCD的两轮自平衡智能小车控制系统设计

文中设计了一种基于线性CCD图像传感器的两轮自平衡智能小车。该车通过加速度计测量小车倾角和陀螺仪测量车的倾角速度,两个数据融合得到车的姿态,进而控制其自身平衡,通过线性CCD检测赛道的信息实现行走及转向.经实验验证,该智能小车系统稳定,鲁棒性强,符合我们设计的要求。

智能车线性CCD路径识别方法

论述了TSL1404CL线性CCD的识别原理,设计了CCD路径识别系统硬件电路,分析固定阀值与动态阀值以及固定中心点边缘检测与浮动中心点边缘检测的优缺点,运用LabVIEW软件编写上位机界面,获取了不同检测方法下的赛道信息,优化了系统的控制策略,提高系统的响应速度和准确性。实验证明该系统能在不同光照条件下准确识别赛道,具有很好的鲁棒性。

基于线性CCD的智能小车循迹系统设计与研究

针对竞赛用智能循迹小车在循迹过程中,不能快速及时地调整方向循迹行进,以及在通过路径弯道时偏离跑道问题,提出了一种基于线性CCD传感器的智能小车循迹系统。该系统基于STM32F103单片机,通过线性CCD传感器采集路径信息,在采集的同时通过DMA技术直接将采集到的信息传输给存储器,然后通过卡尔曼滤波算法对采集到的数据进行降噪处理,再对采集到的图像进行初步二值化处理,最后通过PID位置控制算法对小车的偏离进行调控,矫正小车的行进状态。通过实地实验,循迹小车不仅能在直赛道上及时调整方向,而且能准确快速地通过弯道半径为20cm,转弯角度为90°的弯道。提高了小车的灵敏度和机动性,达到了预期效果,对类似的智能小车设计与实践具有参考意义。

基于线性CCD仿生四足爬坡的设计和实现

研究方向来源于中国工程机器人暨国际公开赛中的仿生四足机器人爬坡项目,针对项目规则中要求机器人在不同角度的斜坡上轻松快速的完成爬坡问题,提出了一种基于线性CCD的仿生四足爬坡的设计与实现。本文主要从仿生四足机器人的硬件系统结构和软件系统控制两方面进行设计。该仿生四足机器人道路轨迹识别模块使用TSL1401线性CCD对道路轨迹进行识别,采用黑线提取算法并对采集的黑色直线进行二值化处理;舵机驱动模块采用STM32F103单片机控制四条腿12个舵机和头部1个舵机实现机器人按设计的步态行走功能。防跌落模块采用的是避障传感器模块,通过红外线的发射与接收信号实现防跌落效果。实验结果表明设计有效可行,该仿生四足机器人具有灵活性好、摩擦力大、成本低、稳定性高的特点,对类似的智能机器人设计与实践具有参考意义。

基于线性CCD的路径识别算法研究

介绍了基于线性CCD传感器智能小车图像采集以及图像处理与识别的控制算法。使用飞思卡尔公司的32位单片机MKL26系列单片机,获取传感器采集到的路面信息及车速,经过图像分析处理提取赛道信息,进而识别路径,使得控制智能车的舵机转向,同时对直流电机进行调速,从而实现智能小车快速平稳地循迹行驶。实验证明:该系统能很好地满足智能车对路径识别性能的要求,具有较好的动态性能和较强的鲁棒性。

提高线性CCD测量水平的分析研究

为了提高线性CCD测量系统的测量精度,从影响系统的几个主要方面进行了分析研究,并提出相关的改善措施。除了详细论述了线性CCD传感器、光源成像系统、A/D转换器等器件系统外,还分析研究了信息采集、驱动电路设计方法和图像处理的软件算法。对CCD图像的噪声组成进行了较完整的分析,给出了其噪声的详细分类;根据各噪声的特点,提出了相应的噪声处理技术。