Raw-Image微小物体高精度位姿测量法

惯性约束核聚变(ICF)利用高功率激光束均匀辐照氘、氚等热核燃料组成的微型靶丸，使其在极短的时间里发生聚变，释放出巨大的能量，因此在新型能源方面有着非常好的前景。本课题围绕惯性约束核聚变中靶定位问题，提出了一种微小物体高精度位姿测量的解决方案。该方案具有以下创新点：①提出了一种直接用原始图像（Raw-Image）的灰度值信息对微小物体进行位置和姿态同时测量的方法；②通过对被测物体进行空间立体数学建模，将多个摄像机图像中的目标物体相关联，实现相互制约的零误差调整；③提出"一步遗传算法"实时动态优化该模型，在实时位姿调整过程中完成最优化收敛，实现高精度定位。该方案可应用于我国自主研发的高功率激光物理实验装置的激光自动准直系统中，为发展未来的ICF高功率点火装置的快速自准调整提供关键技术基础。

本课题以我国用于实现惯性约束核聚变ICF实验装置中的靶自动准直系统为研究背景，重点研究了一种新的基于原始图像(Raw Image)建模的靶丸位姿检测及定位方法。在研究上取得的主要贡献有：抛弃了已有的图像处理算法对单幅图像进行特征提取的过程，通过建立立体模型将多视角图像中的目标相关联，实现相互制约的立体匹配；提出了自适应遗传算法实现了模型的实时动态优化，为实现快速、高精度的靶自动检测与定位提供了技术基础。根据“神光Ⅱ”升级研发系统中的靶自动准直系统的要求搭建了3-CCD视觉检测平台并通过视觉反馈控制对标靶进行定位调整，实验结果验证了所提出的检测定位算法在实际工程中应用的可行性。研究成果将为发展未来的ICF高功率点火装置的快速自准调整提供关键技术基础。