● 摘要
机器视觉技术经过50年的发展，已经形成基本的理论框架，随着计算机技术的发展，作为机器视觉重要应用方向——机器视觉测量技术在航空导航领域中的应用越来越广泛，由于视觉测量方法的非接触、大量程和高精度的特点，对一些特殊测量对象和某些应用是其他接触式测量方法无法替代的。首先，本文对机器视觉的发展过程和基本理论框架进行了综述，重点对机器视觉测量技术的基本模型、测量原理和特点以及机器视觉测量技术和相关学科的关系进行详细讨论和分析。对于无人机着陆定位系统，本文根据摄像机透视投影理论，创造性地运用摄像机成像标定原理导出一种高精度的位置测量模型；在此基础又推导出了另一种基于简单的三角几何模型定位的模型，这一研究成果对无人机着陆视觉定位问题具有开拓的意义。图像特征的立体匹配在实时跟踪测量领域是一个经典又没有完全解决的关键问题；基于空间结构约束运动物体图像边缘的最显著特征是其边缘为直线，本文在系统分析直线边缘特征的基础上建立了完整的直线相似性测度函数，并在此基础上完成了特征图像的角点检测任务。建立正确测量模型后，测量系统的精度取决于模型参数精确标定。本文针对无人机着陆视觉导航系统测量模型的特点，提出了一种全局参数标定方法，并对系统测量误差作了详细的理论分析，在此基础上提出了减小测量误差的相关措施。完成了一套机器视觉技术辅助的无人机自动着陆系统的设计工作，并成功地编写了机器视觉测量模块的算法，本文对该系统软件功能作了详尽分析，通过仿真试验给出了实际测量系统的技术指标。