26 февраля 2016г.
Оптикоэлектронные системы (ОЭС) измерения скорости для большинства применений представляют значительный интерес, т.к. обладают высокой точностью измерения за счет использования оптических систем и фоточувствительных приборов с высоким разрешением. Кроме того, в большинстве этих ОЭС используется пассивный метод измерения, т.е. они воспринимают отраженное излучение поверхностей и объектов без облучения их зондирующим светом. Они находят широкое применение в системах управления и навигации подвижных объектов.
Методы измерения скорости в ОЭС можно разделить на четыре большие группы (Рисунок 1)[1]:
В настоящее время нашли наибольшее практическое применение методы, основанные на анализе пространственных частот и корреляционные методы. Корреляционные методы измерения скорости подразделяются на автокорреляционные, взаимнокорреляционные и спектральные [1,2].
Корреляционные методы измерения обладают наибольшей помехоустойчивостью и позволяют создавать системы с высокой точностью измерения.
Примеры ОЭС, использующие автокорреляционные и взаимнокорреляционные методы, описаны в [1,3,4]. В [3] приведена ОЭС, в которой используется знаковый (сигнатурный) коррелятор для определения оценки знаковой взаимнокорреляционной функции двух случайных процессов 
Это
позволило определять оценку знаковой взаимнокорреляционной функции почти в реальном времени, и значительно увеличило быстродействие ОЭС измерения скорости.
Известно, что корреляционная функция R(τ) стационарного случайного процесса и спектр S(ω) связаны друг с другом парой преобразований Фурье по теореме Винера-Хинчина.
Особенностью спектрального метода анализа является то, что оценка полезного сигнала проводится в области пространственных частот, а не временных частот.
Реализация спектрального метода измерения скорости затруднялась из-за сложности аппаратуры, которая позволяла бы в реальном времени определять спектр объекта.
Под сигнатурным анализом изображений в оптико-электронных системах, из-за отсутствия устоявшихся
определений, будем понимать анализ сигнатур, или знаков (sign) изображений и процессов, их описывающих. В отличие от термина «сигнатурный анализ», который применяется в цифровых системах и подразумевает анализ кодов системы в различных ее точках и в разное время и сравнение их с кодами исправной системы, в данном случае понимается анализ знаков сигналов, анализ изменений этих сигналов, изображений, состояний.
В работе [5] было показано, что возможно применение метода спектрального анализа по пересечениям нулей для сигналов, представляющих стационарный гауссовский случайный процесс. Предложено для решения задач различения сигналов и задач классификации использовать нули высоких порядков, что позволит значительно сократить объем данных, необходимых для решения этих задач.
Кратко можно
сформулировать, что нули высоких порядков содержат
информацию
об оценке автокорреляционной функции, и следовательно о спектральных свойствах исследуемого процесса.
где Nj – количество нулей высоких порядков; А(τ)- автокорреляционная функция исследуемого процесса.
Для стационарного гауссовского процесса нули высоких порядков однозначно определяют спектральную функцию S(ω)
При наличии шумов, которые практически всегда присутствуют в сигналах, спектральное представление нулей для процесса, состоящего из смеси сигнала и шума, имеет вид
где σ1 σp – дисперсии гармоник сигнала; σξ – дисперсия белого шума В работе делается вывод, что использовать
для различения сигналов величины Nj при больших значениях j неэффективно, т.к. различные процессы характеризуются очень близкими значениями. Т.е сходимость процесса имеет очень высокую начальную скорость. Но можно использовать в качестве критерия различения именно начальную скорость сходимости при небольших значениях величин Nj.
Для успешного различения сигналов достаточно использовать не более 10 величин Nj.
В соответствии с этим, можно построить
спектральную ОЭС измерения скорости движения по следующей схеме
ОЭС работает следующим образом. Сигнал с фотопреобразовтеля поступает на набор узкополосных фильтров, настроенных на частоты соответствующих гармоник. В качестве фотопреобразователей можно использовать как отдельные фотодиоды, так и линейки приборов с зарядовой связью. Выходы фильтров соединены с входами компараторов, которые выделяют моменты перехода сигналов через нуль, т.е. производят определение сигнатур сигналов. Затем сигнатуры поступают на счетчик нулей этих сигналов, там суммируются
и усредняются. В БИ измеряется оценка спектральной плотности и по ней вычисляется скорость движения изображения.
Предложенная ОЭС обладает высоким быстродействием, сравнительно просто реализуется на современной элементной базе и может найти применение для измерения скорости движения поверхностей в системах управления подвижных объектов, в металлургии, текстильной промышленности, при производстве древесностружечных плит, а также для оценки качества поверхности и т.д.
Список литературы
1. Сбродов В.В., Свиридов В.П., Лазарев Ю.Н., Лазарев Н.Ю. Методы бесконтактного измерения скорости движения изображения. / Авиакосмическое приборостроение, № 8, М, Научтехлитиздат, 2014 –с.30-40
2.
Козубовский С.Ф. Корреляционные экстремальные системы. – Киев: Наукова думка,1973. – 223 с.
3.
Катыс Г.П. Оптико-электронная обработка информации. – М.: Машиностроение, 1973 – 448 с.
4. А.С. 1233190 (СССР) Устройство для определения составляющих вектора скорости движения изображения. /Е.М. Карпов, В.В. Сбродов, В.П. Свиридов, С.В. Соков, И.В. Тихомиров, С.А. Шанин. – Опубл. в Б.И., 1986, №19.
5. А.С. 994993 (СССР) Устройство для определения параметров движения изображения. /И.И. Волков, В.К. Семенычев В.В. Сбродов, В.П. Свиридов. – Опубл. в Б.И.,
1983, №5.
6.
Б.Кедем Спектральный анализ и различение сигналов по пересечением нуля.// ТИИЭР, том 74, №11, 1986 – С.6-25.
