王 鵬，趙毛輝，孫長庫，付魯華，王錦申，馮 勇

(1.天津大學(xué)精密測試技術(shù)及儀器國家重點實驗室，天津 300072；2.中國南方航空股份有限公司工程技術(shù)分公司，廣東 廣州 510000；3.中國電信股份有限公司廣州分公司，廣東 廣州 510620)

飛機被廣泛應(yīng)用于交通運輸、國防和農(nóng)業(yè)等各個方面，飛機蒙皮關(guān)系到飛機的氣動性和安全性[1]。由于飛機特殊的運營環(huán)境，日常維護中需對其蒙皮質(zhì)量進行檢測，而依賴于人工目視的傳統(tǒng)檢測方法已經(jīng)無法滿足現(xiàn)代航空工業(yè)對于檢測精度和效率的要求。機器視覺檢測能在避免人工目視檢測效率低下的同時，實現(xiàn)類似人工目視的檢測效果，相較于其他檢測方法，更易于地勤人員操作和接受，檢測結(jié)果也更加直觀[2]。

對于飛機蒙皮檢測，常用機器視覺測量方法可分為3D 視覺和2D 視覺檢測。3D 視覺檢測技術(shù)主要有基于條紋投影的雙目檢測和3D 激光掃描儀檢測兩種。基于條紋投影的雙目測量具有精度高、測量速度快的優(yōu)點，但測量范圍較小[3]。有學(xué)者結(jié)合近景測量技術(shù)對結(jié)構(gòu)光測量系統(tǒng)進行定位并將局部點云融合得到完整的三維重建結(jié)果[4-5]，實現(xiàn)了全局檢測和定位，但需要多次標定和大量的相機設(shè)備。而使用激光掃描儀掃描飛機蒙皮生成三維點云的檢測方法，由點云的局部曲率信息進行點云分割，能夠?qū)θ毕輩^(qū)域進行識別定位、檢測缺陷[6-7]，不過這種方式只適用于平面狀表面的檢測。2D 視覺檢測雖無法量化缺陷大小，但具有檢測效率高，準確率高的優(yōu)點。隨著計算機技術(shù)的發(fā)展，一些學(xué)者將深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用到飛機蒙皮檢測之中，完成了從飛機蒙皮圖像中快速識別缺陷并分類的任務(wù)，實現(xiàn)了大量圖片數(shù)據(jù)的自動化處理[8-9]，但真正投入應(yīng)用，還需要解決圖像采集和圖像定位問題。目前飛機蒙皮圖像的采集方式主要有使用爬壁式機器人或無人機搭載相機進行采集兩種。爬壁式機器人搭載相機能夠?qū)崿F(xiàn)對飛機蒙皮上下面的檢測，但流程復(fù)雜、速度較慢且圖像后期定位困難[10-11]；使用無人機能夠?qū)崿F(xiàn)快速檢測，也有學(xué)者在無人機上安裝IMU 和定位相機等傳感器實現(xiàn)了圖像定位，但需要室內(nèi)GPS 等其他定位設(shè)備輔助或需要在飛機旁布設(shè)額外的定位靶標[12-13]。PTZ(Pan Tilt Zoom)攝像機具備調(diào)整拍攝角度和鏡頭變倍功能，有學(xué)者將其用到了飛機蒙皮表面檢測上，但只是用于檢測特定部位且不能實現(xiàn)精確定位[14]；也有學(xué)者通過深度學(xué)習(xí)來計算PTZ 設(shè)備與飛機的相對位姿，但都沒有實現(xiàn)自動掃描與圖像定位[15]。

鑒于PTZ 攝像機調(diào)整靈活、拍攝無死角的優(yōu)點，本文使用云臺、變焦相機和激光測距儀搭建數(shù)據(jù)采集設(shè)備，設(shè)計了飛機蒙皮圖像掃描與定位系統(tǒng)；對搭建的數(shù)據(jù)采集設(shè)備進行了聯(lián)合標定；設(shè)計了細節(jié)圖像掃描算法，并提出了細節(jié)圖像二維定位與空間定位兩種定位算法。對于需要掃描的飛機蒙皮區(qū)域，無需借助其他定位設(shè)備即可完成飛機蒙皮的圖像掃描和掃描所得細節(jié)圖像的二維定位。對于三維模型已知的被測目標，還可實現(xiàn)掃描細節(jié)圖像空間定位。

1 系統(tǒng)設(shè)計

飛機蒙皮圖像掃描和定位系統(tǒng)組成如圖1 所示。

圖1 系統(tǒng)組成示意圖

系統(tǒng)由工控機控制多臺數(shù)據(jù)采集設(shè)備組成，因飛機體積較大，單個數(shù)據(jù)采集設(shè)備很難完整覆蓋需要檢測的飛機蒙皮區(qū)域，故采用多點分布式測量的方案。數(shù)據(jù)采集設(shè)備則是由云臺、激光測距儀和變焦相機組成。中小型客機長度一般在40 m 以內(nèi)，為使四臺數(shù)據(jù)采集設(shè)備的檢測范圍能夠基本覆蓋待測目標，云臺方位角的可轉(zhuǎn)動范圍應(yīng)大于270°，俯仰角可轉(zhuǎn)動范圍應(yīng)大于為-60～+30°；測距儀的自然表面量程應(yīng)大于25 m；變焦相機在工作距離不低于25 m時，所拍攝圖像的像素分辨力應(yīng)在0.2 mm 以上。測距儀和變焦相機固定安裝在云臺上，安裝時盡量保證測距儀光線與相機光軸平行且與云臺的兩個旋轉(zhuǎn)軸垂直。利用云臺帶動變焦相機和測距儀轉(zhuǎn)動實現(xiàn)對飛機蒙皮細節(jié)圖像的掃描。

掃描檢測時，將變焦相機焦距調(diào)整到最短拍攝全景圖像，全景圖像視場范圍較大，包含要掃描的飛機蒙皮區(qū)域，但無法從中識別蒙皮表面細節(jié)缺陷。從全景圖像中提取飛機蒙皮區(qū)域作為ROI(Region of Interest)區(qū)域。為了能夠識別該區(qū)域飛機蒙皮的表面缺陷，對該區(qū)域進行圖像掃描，調(diào)整相機焦距以拍攝視場范圍小、像素分辨力高的細節(jié)圖像，使細節(jié)圖像組合起來也能夠覆蓋ROI 區(qū)域。由設(shè)備的標定結(jié)果結(jié)合激光測距儀測得的待掃描區(qū)域到設(shè)備的距離計算出掃描ROI 區(qū)域各像素點時云臺應(yīng)轉(zhuǎn)動的角度，規(guī)劃掃描路徑并調(diào)整變焦相機的焦距以完成細節(jié)圖像掃描。細節(jié)圖像的定位方式有兩種，分別是二維定位和空間定位。細節(jié)圖像二維定位是在全景圖像中標識出細節(jié)圖像所在的像素坐標區(qū)域，空間定位則是在飛機三維模型生成的3D 點云上標識出細節(jié)圖像的位置。為實現(xiàn)上述工作流程，需要對數(shù)據(jù)采集設(shè)備進行標定，并編寫細節(jié)圖像掃描與定位算法。

2 數(shù)據(jù)采集設(shè)備標定

變焦相機與測距儀均固定安裝在云臺上，三者之間的相對位姿固定不變。為了能夠?qū)崿F(xiàn)對全景圖像中ROI 區(qū)域的掃描和細節(jié)圖像的定位，需要在變焦相機焦距最短時標定相機內(nèi)參，并對測距儀、變焦相機以及云臺的位姿進行聯(lián)合標定，以便將測量所得數(shù)據(jù)統(tǒng)一到一個全局坐標系下。根據(jù)相機成像模型建立相機坐標系，以云臺的旋轉(zhuǎn)軸為坐標軸建立云臺坐標系，標定兩者之間的位姿變換矩陣，從而求得相機與云臺之間的相對位姿；通過求解測距儀激光光線在相機坐標系下的空間直線方程，結(jié)合測距儀測得的距離長度求得測距儀測量點在相機坐標系下的空間坐標。標定時，先標定相機內(nèi)參和相機與云臺的相對位姿，再標定激光測距儀光線在相機系坐標下的方程。

2.1 相機與云臺位姿標定

為減小相機位姿傳遞時相機內(nèi)參誤差造成誤差累計，同時標定相機內(nèi)參和相機與云臺的相對位姿。建立圖2 所示的標定模型。以云臺的鉛錘旋轉(zhuǎn)軸為Z軸、水平旋轉(zhuǎn)軸為Y軸，建立云臺坐標系Or-XrYrZr。將初始狀態(tài)下的云臺坐標系(繞兩軸旋轉(zhuǎn)角度都為零時)設(shè)為全局坐標系。固定靶標，由云臺帶動相機轉(zhuǎn)動采集標定圖片，記錄采集標定圖片時云臺相較于初始狀態(tài)繞水平軸和鉛錘軸轉(zhuǎn)動的角度α和β。

圖2 相機與云臺位姿標定示意圖

以棋盤格靶標上的角點為標志點，將其在靶標坐標系下的坐標記為(，，)(i＝1，2，3…，n)，在相機坐標系下的坐標記為(，，)(i＝1，2，3…，n)。

為靶標坐標系到相機坐標系的位姿變換矩陣，還可以表示成:

式中:J是云臺轉(zhuǎn)動的總次數(shù)，f(·)函數(shù)和g(·)分別是通過上述兩種計算方式將標志點的坐標映射到相機坐標系下，d(·)函數(shù)是計算兩種方式得到的標志點在相機坐標系下坐標的距離。

2.2 相機與激光測距儀位姿標定

相機與云臺位姿標定完成后，保持變焦相機焦距不變，建立相機與激光測距儀的標定模型，如圖3所示。

圖3 相機測距儀位姿標定示意圖

測距儀原點在相機坐標系下的坐標為Lc(，，)，其出射光線與相機坐標系各坐標軸的夾角分別為θx、θy和θz。若進行測量時測距儀測得的到被測點P的距離為L，則被測點P在相機坐標系下的坐標(，，)可以表示為:

因測距儀激光光斑可見，采用基于光斑可見性的標定方法對其進行標定[16]。

3 細節(jié)圖像掃描與定位算法

在實現(xiàn)了數(shù)據(jù)采集設(shè)備標定的基礎(chǔ)上，利用語義分割完成對全景圖中ROI 區(qū)域的提取，并對ROI區(qū)域進行掃描以拍攝飛機蒙皮細節(jié)圖像；分別通過定位細節(jié)圖像中心點在全景圖中的像素坐標位置和在飛機三維模型生成的3D 點云中的空間坐標位置，實現(xiàn)細節(jié)圖像的二維定位和空間定位。

3.1 掃描路徑規(guī)劃

由于不同飛機表面涂裝顏色不同且檢修時所處環(huán)境背景復(fù)雜，傳統(tǒng)的圖像分割算法很難完成任務(wù)，采用語義分割算法，使用DeepLabv3+MobileNetV2網(wǎng)絡(luò)提取全景圖像中的ROI 區(qū)域[17]。為了實現(xiàn)對ROI 區(qū)域的掃描，需要根據(jù)全景圖中像素點坐標(u，v)計算得到掃描拍攝該處細節(jié)圖像時云臺相較于拍攝全景圖像時繞水平軸和鉛錘軸轉(zhuǎn)動的角度α和β。記錄拍攝全景圖時云臺位置。使用相機標定后得到的畸變參數(shù)對全景圖像進行畸變矯正，相機的成像模型如圖4 所示。

圖4 相機成像模型示意圖

對于空間中一坐標點P，設(shè)其在相機坐標系下的坐標為(xc，yc，zc)，在全景圖中的像素坐標為(u，v)，成像光線與像平面的夾角為σ，成像光線在像平面的投影與相機光軸的夾角為φ。則有:

式中:(u0，v0)為像平面主點，F(xiàn)x和Fy為相機的等效焦距。由式(5)計算得到像素坐標(u，v)對應(yīng)的σ和φ。

安裝時盡量保證相機與云臺的兩個旋轉(zhuǎn)軸垂直，且兩者之間的距離相較于相機與被測物的距離可以忽略不計，故用σ和φ作為云臺應(yīng)轉(zhuǎn)動的角度α和β的初值。結(jié)合測距儀測得的當(dāng)前位置的距離，由細節(jié)圖像二維定位方法計算云臺轉(zhuǎn)動該角度時對應(yīng)細節(jié)圖像中心點在全景圖中的像素坐標(um，vm)和其對應(yīng)的σm和φm，并計算其與σ和φ的差值，由該差值迭代優(yōu)化α和β使像素坐標(u，v)和(um，vm)之間的距離差值最小，從而得到云臺應(yīng)轉(zhuǎn)動的角度。迭代優(yōu)化公式如下:

在完成上述步驟后，從全景圖中的ROI 區(qū)從左上角開始掃描。以圖5(a)中的機尾區(qū)域為例，其掃描路徑如圖5(b)所示，圖中的數(shù)字編號順序代表細節(jié)圖像的掃描拍攝順序。

圖5 細節(jié)圖像掃描路徑示意圖

細節(jié)圖像掃描路徑的規(guī)劃流程如下:

①由測距儀測得系統(tǒng)到掃描區(qū)域的距離L，根據(jù)L調(diào)整變焦相機焦距f并計算橫向掃描步長sw。

②結(jié)合當(dāng)前云臺位的置Pnow、L和sw，計算云臺按sw轉(zhuǎn)動拍攝的細節(jié)圖像在全景圖中的像素坐標。取該像素的橫坐標和該掃描行的縱坐標，為下一橫向掃描點的像素坐標Pixelnext，并計算得到下一步拍攝細節(jié)圖像對應(yīng)云臺的位置Pnext。

③判斷Pixelnext是否仍為ROI 區(qū)域。若是，轉(zhuǎn)動到Pnext繼續(xù)掃描；若不是，判斷全景圖像在這一行該點之后是否還有ROI 區(qū)域。還有，則根據(jù)掃描方向從該行Pixelnext后第一個ROI 區(qū)域點繼續(xù)掃描；重復(fù)上述步驟，直到該行沒有要掃描的ROI 點，將橫向掃描方向反轉(zhuǎn)。

④由一行中拍攝細節(jié)圖的最遠距離Lmax，計算向下掃描的步長sh，由Pnow和sh確定下一步掃描的行數(shù)h。

⑤判斷h行是否仍為ROI 區(qū)域。若是，從h行的ROI 邊界開始掃描，重復(fù)上述步驟；若不是，判斷h行之后是否還有ROI 區(qū)域。還有，從h行后第一行ROI 邊界開始掃描，重復(fù)上述步驟，直到?jīng)]有要掃描的ROI 行，完成細節(jié)圖像掃描。

相機掃描拍攝細節(jié)圖像時，為保證變焦相機掃描拍攝細節(jié)圖像的像素分辨力基本不變，應(yīng)保證變焦相機的視場FOV 基本不變。變焦相機焦距f由下式計算得到:

式中:HorV 為相機靶面尺寸，F(xiàn)OV 為相機視場。在與目標區(qū)域的距離L變化時，變焦相機焦距f應(yīng)與L成正比。為了保證掃描得到的細節(jié)圖像能夠覆蓋ROI 區(qū)域，細節(jié)圖像區(qū)域應(yīng)有重疊，云臺掃描的步長s可由下式得到:

3.2 細節(jié)圖像二維定位

將細節(jié)圖像中心點坐標轉(zhuǎn)移到拍攝全景圖像時的相機坐標系下，結(jié)合相機成像模型實現(xiàn)細節(jié)圖像在全景圖中的二維定位。記錄掃描拍攝細節(jié)圖像時云臺相較于初始狀態(tài)繞水平軸和鉛錘軸轉(zhuǎn)動的角度α、β和測距儀測得的距離L，將L作為細節(jié)圖像中心點到此時相機坐標系原點的距離，得到該點在此時相機坐標系下的坐標(xc，yc，zc)。利用標定結(jié)果將該點坐標轉(zhuǎn)換到拍攝全景圖時的相機坐標系下，記為。

3.3 細節(jié)圖像空間定位

對于三維模型已知的待測目標，在全景圖中手動選擇ROI 區(qū)域以控制系統(tǒng)對表面特征明顯的區(qū)域進行掃描。為了更好更快地獲得該區(qū)域的表面三維形貌，掃描時采用更小的步長且僅使用測距儀測得距離。將每次掃描時測距儀光斑的空間坐標統(tǒng)一到全局坐標系下，記為。

由掃描時測距儀光斑在全局坐標系Or0-Xr0Yr0Zr0下的空間點坐標生成測量點云，由飛機三維模型生成參考點云。利用SAC_IA 粗配準和ICP 精配準的方法[18]求得全局坐標系到飛機坐標系Op-XpYpZp的位姿變換矩陣，從而得到掃描各圖像時測距儀光斑在飛機坐標系中的位置。

根據(jù)設(shè)備標定和點云配準結(jié)果，將拍攝第j張細節(jié)圖像時相機坐標系中點的空間坐標轉(zhuǎn)換到飛機坐標系下，記為，求得到此時相機光軸在飛機坐標系下的空間直線方程。以此時激光測距儀光斑在飛機坐標系下的空間坐標為起始點，由kd-tree 搜索參考點云中該點的k近鄰點，計算這些近鄰點到相機光軸的距離，將距離最近的點重新設(shè)為起始點。重復(fù)上述操作，直至兩次迭代最近距離相同為止。用與lj距離最近點的空間坐標來表示第j張細節(jié)圖像在飛機三維模型中的位置。

4 實驗

搭建測量系統(tǒng)，對數(shù)據(jù)采集設(shè)備進行標定，利用激光跟蹤儀驗證所搭建系統(tǒng)掃描采集點云的精度。在大尺寸飛機模型上驗證提出的飛機蒙皮圖像掃描及細節(jié)圖像定位算法；并以建筑物表面作為被測目標，驗證所搭建系統(tǒng)在真實測量場景下掃描所得細節(jié)圖像的質(zhì)量及定位精度。

4.1 系統(tǒng)搭建與標定

使用FILR D48E 高精度數(shù)字云臺搭載DIMETIX DAN-10-150 長距離激光測儀和VS-SCZ2090HM長焦一體化機芯搭建該系統(tǒng)，各部件與工控機之間均采用網(wǎng)口通信。云臺可轉(zhuǎn)動方位角范圍為360°，俯仰角范圍為-90～+30°，分辨力(方位/俯仰)為0.006°/0.003°。測距儀自然表面量程為0.05 m～100 m，精度為0.5 mm。變焦相機分辨率為1 920×1 080，像元尺寸為4 μm，相機可變焦距為6 mm～540 mm。

根據(jù)飛機蒙皮檢修要求，為保證所采集的細節(jié)圖像應(yīng)能夠明顯觀察到2 mm 及以上寬度大小的裂紋和腐蝕，按照像素當(dāng)量0.20 mm 計算，相機視場應(yīng)該小于384 mm×216 mm。系統(tǒng)的最大工作距離為28 m。

設(shè)備標定結(jié)果如表1 所示。其中K表示相機內(nèi)參，Kc表示相機的畸變系數(shù)。

表1 數(shù)據(jù)采集設(shè)備標定結(jié)果參數(shù)表

表2 系統(tǒng)采集空間點坐標精度驗證實驗數(shù)據(jù)表 單位:mm

標定完成后，利用激光跟蹤儀測量空間中不同位置靶標球心的空間坐標作為真實值，用于設(shè)備標定精度驗證?？刂圃O(shè)備采集相同位置標志點位的空間坐標，并將測得的空間坐標轉(zhuǎn)到跟蹤儀坐標系下，實驗結(jié)果如2 表所示。實驗表明本系統(tǒng)所測得的標志點在X、Y、Z坐標上的均方根誤差分別為0.91 mm、0.91 mm 和1.05 mm，標志點的最大定位誤差為2.12 mm，標定精度滿足飛機蒙皮大尺寸物體測量要求。

4.3 蒙皮圖像掃描與細節(jié)圖像定位

在進行細節(jié)圖像掃描路徑規(guī)劃和細節(jié)圖像二維定位時，因測距儀激光光線與相機光軸近乎平行，都是直接將激光測距儀測得的距離L作為細節(jié)圖像中心點到此時相機坐標系原點的距離來計算細節(jié)圖像中心點在全景圖像中的像素坐標，但實際上兩者并不相等。故需要探究距離L對細節(jié)圖像中心點在全景圖像中定位精度的影響。理論分析可知拍攝細節(jié)圖像時云臺相較于拍攝全景圖像時轉(zhuǎn)動的角度越大，距離L對細節(jié)圖像中心點的定位精度影響就越大，尤其是在全景圖像的邊角位置。進行仿真實驗，輸入設(shè)備標定結(jié)果，細節(jié)圖像中心點的在全景圖像中定位的像素坐標隨測量距離L的變化如圖6 所示。從圖中可以看到隨著L的增大，像素坐標的變化在減小，距離L對細節(jié)圖像中心點在全景圖像中的定位精度影響并不大，且當(dāng)L變化在2 m 以內(nèi)時，像素坐標變化也都在2 個像素以內(nèi)。在實際掃描和定位時，數(shù)據(jù)采集設(shè)備的安裝位置與被測目標之間的距離在10 m 以上，距離L與細節(jié)圖像中心點到相機坐標系原點的距離之差大都在2 m 以內(nèi)，故由此造成的定位誤差可以忽略不計。

圖6 距離對細節(jié)圖像在全景圖像中定位坐標的影響

以比列為1 ∶31 的波音737-800 飛機模型為待測目標。使用DeepLabv3+MobileNetV2 網(wǎng)絡(luò)對全景圖像中的ROI 區(qū)域進行提取。對該網(wǎng)絡(luò)進行訓(xùn)練，將COCO train2017 和VOC12 數(shù)據(jù)集中的飛機類別數(shù)據(jù)整合以構(gòu)建訓(xùn)練驗證數(shù)據(jù)集。經(jīng)訓(xùn)練驗證該算法的平均交并比(mIoU)可達88.36%，飛機蒙皮區(qū)域像素查全率(Recall)為87%，滿足全景圖像中飛機蒙皮區(qū)域提取精度要求。調(diào)整云臺轉(zhuǎn)動角度使相機能夠拍攝到想要掃描的飛機蒙皮區(qū)域。飛機模型尺寸相較于真實飛機較小，為實現(xiàn)掃描檢測效果，將掃描步長設(shè)為真實步長的1/5，相機的焦距設(shè)為真實掃描焦距的4 倍。將提取到ROI 的效果圖與原圖疊加，在該圖中用矩形框表示掃描所得細節(jié)圖像在全景圖像中的位置。部分細節(jié)圖片在全景圖中的二維定位如圖7 所示。

圖7 飛機蒙皮圖像掃描與細節(jié)圖像二維定位效果圖

為實現(xiàn)對細節(jié)圖像的在飛機模型上的空間定位，使用KinectV2 完成飛機模型點云數(shù)據(jù)采集以生成參考點云。KinectV2 采集點云的精度在2 mm～4 mm，與數(shù)據(jù)采集設(shè)備測量空間點坐標的精度相近，且系統(tǒng)對于細節(jié)圖像的空間定位精度要求在20 cm 以內(nèi)，故參考點云的精度符合系統(tǒng)測量要求。由所搭建的系統(tǒng)掃描飛機模型機翼機身連接處以生成測量點云。對測量點云和參考點云進行配準，實現(xiàn)細節(jié)圖像的空間定位。以細節(jié)圖像中心點在參考點云中的空間坐標為圓心，用其半徑r(r＝5 cm)內(nèi)的點表征細節(jié)圖像在參考點云中的位置。所得測量點云配準后效果圖和部分細節(jié)圖像在參考點云上的空間定位效果如圖8 所示。

圖8 點云配準與細節(jié)圖像空間定位效果圖

為了驗證真實環(huán)境下該設(shè)備的細節(jié)圖像空間定位精度，以建筑物墻面為被測目標，同樣通過KinectV2 采集被測目標表面三維形貌作為參考點云，用該設(shè)備掃描ROI 區(qū)域生成測量點云。選擇被測目標表面特征明顯的點作為特征點，利用該設(shè)備測得該點的空間坐標，結(jié)合點云配準結(jié)果，將該點在參考點云中的坐標作為其空間坐標真值，而其像素坐標真值可由全景圖像直接提供。調(diào)整云臺轉(zhuǎn)動角度使得特征點位于細節(jié)圖像中心附近，拍攝細節(jié)圖像，并對該細節(jié)圖像進行二維定位和空間定位以獲得其坐標測量值，得到細節(jié)圖像二維定位和空間定位的誤差。在最大測量范圍內(nèi)不斷改變該設(shè)備的位置，在不同位置處測得多點的定位誤差，將同一位置處多點的誤差平均值作為該位置處的定位誤差，其不同位置處的定位誤差如圖9 所示。從圖中可以看出該系統(tǒng)細節(jié)圖像定位誤差隨測量距離變化并不明顯，且在最大工作范圍內(nèi)的細節(jié)圖像的二維定位誤差小于8 個像素，空間定位誤差小于12 cm，滿足實際定位需求。

圖9 細節(jié)圖像二維定位與空間定位精度

圖10 所示為在距離被測目標27.5 m 處拍攝所得的細節(jié)圖像在全景圖和三維模型中的定位效果。因距離較遠，為了更好地展示實驗效果，在圖片右側(cè)對方框內(nèi)的內(nèi)容進行了放大。從圖10 中可以看到無論是二維定位還是空間定位誤差都較小，且拍攝所得的細節(jié)圖像中也能明顯識別到2 mm 以上的裂紋缺陷。

圖10 真實場景細節(jié)圖像拍攝與定位實驗效果圖

5 結(jié)論

為了解決飛機表面蒙皮高質(zhì)量細節(jié)圖像采集與定位困難的問題，本文使用云臺搭載變焦相機與激光測距儀搭建了飛機蒙皮圖像掃描與定位系統(tǒng)。該系統(tǒng)利用變焦相機拍攝全景圖和高質(zhì)量細節(jié)圖像，在全景圖中完成飛機區(qū)域的識別，結(jié)合標定結(jié)果實現(xiàn)對飛機蒙皮區(qū)域的自動掃描以獲得高質(zhì)量細節(jié)圖像。對于掃描所得的細節(jié)圖像提出了兩種定位方法，分別是在全景圖中的二維定位與在三維模型上的空間定位。實驗結(jié)果表明所搭建的測量系統(tǒng)最遠測量距離可達28 m，在該距離內(nèi)細節(jié)圖像的二維定位誤差小于8 個像素、空間定位誤差小于12 cm，能夠?qū)崿F(xiàn)對飛機蒙皮區(qū)域的掃描和對細節(jié)圖像的精確定位，具備較高的實用價值。