基于机器视觉的固体火箭发动机喷管喉径测量方法

摘要：

针对固体火箭发动机喷管喉径的精确测量问题,提出了一种基于机器视觉的方案,采用了基于深度学习的图像分割技术和单目测量技术.通过平行面激光得到喷管喉部的投影图像,对获得的图像利用图像语义分割网络模型进行提取,进而得到准确的喷管喉部区域,对该喉部区域通过单目测量技术完成喷管喉径的测量.通过实验测量了不同条件下的发动机喷管喉径,验证了方法的可行性,结果表明,相比于传统测量方法,在精度、效率和稳定性上有了显著提升.该方法对于固体火箭发动机的性能测试具有重要意义,在实际工程中具有良好应用前景.

关键词：喷管喉径、测量、机器视觉、图像处理、深度学习

所属期刊栏目：46

分类号：V435(推进系统（发动机、推进器）)

在线出版日期：2023-05-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：119-127