一种风洞试验模型更换状态的纠错方法技术

一种风洞试验模型更换状态的纠错方法，属于航空气动力风洞试验技术领域。其包括模型训练，通过模型图像数据采集和分类，对模型图像识别和分析系统进行深度学习训练，训练后，在风洞试验现场采集模型图像，输入到模型图像识别和分析系统中自动进行部件识别，并输出部件图像及图像中的部件标签信息；检测状态准备；试验状态检测，更换模型状态后进行图像采集，将图像采集后的试验模型部件信息与在先设定好的训练模型部件信息进行对比，根据更换模型状态后的试验模型部件的形状、位置和角度信息，综合判断试验模型更换状态，并将对应的结果输出反馈在工作机界面，降低了因人为因素导致的试验状态更换错误的风险，提高了试验效率和试验准确率。和试验准确率。和试验准确率。

【技术实现步骤摘要】
一种风洞试验模型更换状态的纠错方法


[0001]本专利技术涉及一种风洞试验模型更换状态的纠错方法，属于航空气动力风洞试验


技术介绍

[0002]在传统的风洞试验过程中，模型试验条件的更换和确认以当班人员的操作和确认为主。当一次模型状态试验结束，试验条件更换后，当班分析需到现场对模型状态进行确认，再关洞试验。这种试验条件检测和确认方法，不仅费时费力而且存在因人为因素导致模型状态更换错误的风险。若模型状态更换错误未及时识别，不仅影响试验结果的准确性，延误试验进度，对型号的设计研制任务也会产生一定影响。
[0003]因此，亟需提出一种风洞试验模型更换状态的纠错方法，以解决上述技术问题。

技术实现思路

[0004]本专利技术研发目的是为了解决现有的试验条件检测和确认方法，不仅费时费力，而且存在因人为因素导致模型状态更换错误的风险，若模型状态更换错误未及时识别，不仅影响试验结果的准确性，延误试验进度，对型号的设计研制任务也会产生一定影响的问题，本专利技术基于风洞试验的试验流程，提出一种风洞试验模型更换状态的纠错方法，采用该方法在风洞试验更换模型状态后，对模型状态进行图像采集和自主判断，现场给出模型状态更换是否准确的结果，当班人员根据给出结果进行关洞试验或调整模型状态的相应操作。采用该方法可通过人工智能手段实现试验条件检测。在下文中给出了关于本专利技术的简要概述，以便提供关于本专利技术的某些方面的基本理解。应当理解，这个概述并不是关于本专利技术的穷举性概述。它并不是意图确定本专利技术的关键或重要部分，也不是意图限定本专利技术的范围。
[0005]本专利技术的技术方案：一种风洞试验模型更换状态的纠错方法，包括：S1，模型训练，获得训练模型部件信息，通过模型图像数据采集和分类，对模型图像识别和分析系统进行深度学习训练，训练后，在风洞试验现场采集模型图像，输入到模型图像识别和分析系统中自动进行部件识别，并输出部件图像及图像中的部件标签信息；S2，检测状态准备，风洞试验准备时，按照试验模型部件的角度，从小到大的顺序进行排序编号，命名规则为0，1，2
……
9，标记在试验模型部件表面，再根据每个试验模型部件所包含的所有部件名称及部件包含的角度信息，得到模型状态表；S3，试验状态检测，风洞试验期间，更换模型状态后进行图像采集，将图像采集后的试验模型部件信息与在先设定好的训练模型部件信息进行对比，根据更换模型状态后的试验模型部件的形状、位置和角度信息，综合判断试验模型更换状态，并将对应的结果输出反馈在工作机界面。
[0006]优选的：所述步骤1的模型训练具体包括：S1.1，准备模型，将训练模型部件按照角度从小到大的顺序进行排序，命名规则为
0，1，2
……
9，按命名规则在训练模型部件的舵面表面标记数字；S1.2，将训练模型部件的状态按照试验顺序进行安装，保证所标记数字均不被遮挡；S1.3，将所需采集图像的训练模型固定到图像采集平台上；S1.4，打开相机，是否检测到相机打开，若是，则跳转到S1.5，若否则输出预警信息，检查相机连线，直至检测到相机打开后跳转到S1.5；S1.5，采用相机对训练模型部件进行多角度采集；S1.6，按照试验顺序更换训练模型部件，继续采用相机对训练模型部件进行多角度采集，直至试验状态全部更换完毕；S1.7，拆下当前的训练模型部件，更换下一个训练模型部件，重复步骤S1.1至S1.6，直至所有训练模型部件均被采集完毕，并储存；S1.8，模型舵面分类标注，将采集到的图像用标签标注软件精灵助手打开，根据每个训练模型部件的名称进行分类命名，将所有图像进行部件标注；S1.9，提取舵面图片，将标注好的图像按照不同类别提取部件信息并进行保存；S1.10，舵面数字分类，其与舵面图片共同作为模型图像识别和分析系统的输入文件，输入到深度学习模型系统中，进行模型训练。
[0007]优选的：所述步骤3的试验状态检测具体包括：S3.1，输入模型所有试验状态，在试验现场工作机上输入试验模型部件所包含的所有部件名称及部件包含的角度信息，名称包括：襟翼、副翼、V尾、方向舵、升降舵、平尾，更换模型状态生成模型状态表；S3.2，将模型状态表导入模型图像识别和分析系统；S3.3，输入试验车次；S3.4，打开现场相机，判断相机是否被检测到，若是，跳转到S3.6，若不是，重复S3.5；S3.5，输出预警，预警信息为：当前未检测到相机，请检查连线，检查连线后，重复S3.4；S3.6，控制现场相机进行采集，将采集到的模型信息输入训练模型中，分别进行模型舵面识别和模型舵面标注数字识别，得到模型舵面识别结果和模型舵面标注数字识别结果；S3.7，对比舵面上的数字标注和试验模型部件表面编号，将S3.6得到模型舵面识别结果和模型舵面标注数字识别结果与试验车次中获得的模型舵面名称和舵面角度进行对比，得到相机检测到的试验模型状态与试验车次是否一致的结论，若一致，输出各舵面状态，提示状态正确，若不一致，输出各舵面状态，提示舵面状态错误。
[0008]本专利技术具有以下有益效果：1.本专利技术将传统风洞试验需要当班人员进行确认的试验流程替换成采用人工智能中模式识别的方法进行模型部件信息识别与划分，避免了因人为因素导致的试验条件更换错误的可能；2.本专利技术能够在风洞试验时通过模式识别对模型状态进行判断，可显著提升风洞的试验效率和试验条件更换的准确率，进而提高了整个试验准确率；
3.本专利技术对模型环境的背景和光照鲁棒性强，适用较多的使用场景。
附图说明
[0009]图1是本专利技术的具体实施方式一的模型训练的逻辑框图；图2是本专利技术的具体实施方式一的试验状态检测的逻辑框图。
实施方式
[0010]为使本专利技术的目的、技术方案和优点更加清楚明了，下面通过附图中示出的具体实施例来描述本专利技术。但是应该理解，这些描述只是示例性的，而并非要限制本专利技术的范围。此外，在以下说明中，省略了对公知结构和技术的描述，以避免不必要地混淆本专利技术的概念。
[0011]本专利技术所提到的连接分为固定连接和可拆卸连接，所述固定连接即为不可拆卸连接包括但不限于折边连接、铆钉连接、粘结连接和焊接连接等常规固定连接方式，所述可拆卸连接包括但不限于螺纹连接、卡扣连接、销钉连接和铰链连接等常规拆卸方式，未明确限定具体连接方式时，默认为总能在现有连接方式中找到至少一种连接方式能够实现该功能，本领域技术人员可根据需要自行选择。例如：固定连接选择焊接连接，可拆卸连接选择铰链连接。
[0012]具体实施方式一：结合图1
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图2说明本实施方式，本实施方式的一种风洞试验模型更换状态的纠错方法，是基于试验条件检测系统实现的，所采用的试验条件检测系统主要实现在风洞试验现场的图像采集控制和试验状态判断反馈的功能。在试验现场，当班分析使用公共机控制图采系统从而控制四台相机采集模型图像。将采集到的模型图像进行图像部件信息识别，与正确的试验状态对比反馈对比结果。所述试验条件检测系统包括四台相机、四个相机支架工作机、图形工作站等硬件和图像识别分析的深度学习模型软件组本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种风洞试验模型更换状态的纠错方法，其特征在于，包括：S1，模型训练，获得训练模型部件信息，通过模型图像数据采集和分类，对模型图像识别和分析系统进行深度学习训练，训练后，在风洞试验现场采集模型图像，输入到模型图像识别和分析系统中自动进行部件识别，并输出部件图像及图像中的部件标签信息；S2，检测状态准备，风洞试验准备时，按照试验模型部件的角度，从小到大的顺序进行排序编号，命名规则为0，1，2，
……
9，标记在试验模型部件表面，再根据每个试验模型部件所包含的所有部件名称及部件包含的角度信息，得到模型状态表；S3，试验状态检测，风洞试验期间，更换模型状态后进行图像采集，将图像采集后的试验模型部件信息与在先设定好的训练模型部件信息进行对比，根据更换模型状态后的试验模型部件的形状、位置和角度信息，综合判断试验模型更换状态，并将对应的结果输出反馈在工作机界面。2.根据权利要求1所述的一种风洞试验模型更换状态的纠错方法，其特征在于：所述步骤1的模型训练具体包括：S1.1，准备模型，将训练模型部件按照角度从小到大的顺序进行排序，命名规则为0，1，2
……
9，按命名规则在训练模型部件的舵面表面标记数字；S1.2，将训练模型部件的状态按照试验顺序进行安装，保证所标记数字均不被遮挡；S1.3，将所需采集图像的训练模型固定到图像采集平台上；S1.4，打开相机，是否检测到相机打开，若是，则跳转到S1.5，若否则输出预警信息，检查相机连线，直至检测到相机打开后跳转到S1.5；S1.5，采用相机对训练模型部件进行多角度采集；S1.6，按照试验顺序更换训练模型部件，继续采用相机对训练模型部件进行多角度采集，直至试验状态全部更换完毕；...

【专利技术属性】
技术研发人员：徐宁，郭彤宇，崔青，门冠男，王猛，易家宁，
申请(专利权)人：中国航空工业集团公司沈阳空气动力研究所，
类型：发明
国别省市：