基于机器视觉的航空仪表测试方法研究

王纬国，张子明，刘良勇

（中国人民解放军第五七二〇工厂，安徽 芜湖 241007）

目前航空维修企业在维修测试过程中，仍存在大量采用手工作业方式的情况，航空仪表的检测属于典型情况之一。一方面，是由于航空仪表属于人机交互产品，除了指示信号，还存在旋钮、开关等操作，不像一般的机载设备，通过完全的电信号控制就能实现对各项性能的检查；另一方面，由于航空仪表种类繁多，且功能差异大，若针对不同型号的仪表开发专用的自动检测设备，效率提升并不显著；另外，航空仪表自身的精度要求一般也不高，人工肉眼判断在绝大部分情况下都能满足要求。上述情况正是目前手工作业方式大量存在的原因，但是随着维修质量控制与生产效能提升需求与日俱增，传统的手工作业方式也显露出了问题：参数判读主观性大、部分性能参数存在测试标准未量化、目视难以定量分析、检测过程无追溯性、检测效率低等。针对上述情况，基于在汽车仪表检测领域已广泛应用的机器视觉技术，研究航空仪表的测试方法改进成为首要解决问题的途径。

1 机器视觉

随着计算机技术的快速发展，通过对感光芯片采集的图像信息的处理研究（图像算法及逻辑函数、图像滤波及频率分析、图像分割等），机器视觉技术已实现了模式及几何匹配、条形码阅读及分级、光学特性识别验证、空间标定、颗粒分析、色彩检查、边缘检测、目标分类、尺寸计量、黄金模板比对等功能，并被广泛应用到各行各业，包括汽车零部件的自动化检测、高级药品的研发、交通运输等。……