基于PCNN的桨叶图像提取及锥度测量

• 作者: 姜迈 栗蓬 蔡成涛 邓超
• 来源期刊: 计算机测量与控制
• 关键词: 桨叶共锥度 精度分析 脉冲耦合神经网络(PCNN) 旋翼桨叶模型
• 年，卷（期）: 2011,（3）
• 所属期刊栏目: 自动化测试
• 页码范围: 559-561,567
• 分类号: TP391.41
• 语种: 中文

摘要

针对目前对直升机桨叶共锥度测量难度大、精度低、无法对桨叶逐点测量的缺点,提出了一种应用视觉系统测量旋翼共锥度的新方法,给出了系统的总体安装方案并对系统的成像误差精度进行了分析,由于旋翼桨叶处于高速旋转状态需要实时处理的特点,提出了一种基于脉冲藕合神经网络(PCNN)的分割方法,在设计好的旋翼桨叶模型上进行了相关实验,通过与其它分割算法的对比,验证了算法的具有很高的识别率;实验结果表明:基于PCNN的分割方法具有较高的精度,适用于实时的旋翼锥度测量系统.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	蔡成涛	哈尔滨工程大学自动化学院	66	358	10.0	15.0
2	邓超	哈尔滨工程大学自动化学院	38	420	10.0	19.0
3	姜迈	哈尔滨工程大学自动化学院	14	60	4.0	7.0
4	栗蓬	哈尔滨工程大学自动化学院	5	26	4.0	5.0