一、激光坐标定位法在自动报靶系统中的实现（论文文献综述）
王奇[1]（2021）在《基于FPGA的自动报靶系统研究》文中研究说明人工报靶是军队实弹射击训练中主要的报靶方式,但人工报靶存在工作量大、效率低、安全性较差等弊端。研制一种报靶精度高、速度快、成本较低的自动报靶系统,对于有效提高部队射击训练水平具有重要意义。本文设计了一种基于现场可编程逻辑门阵列（Field Programmable Gate Array,FPGA）的自动报靶系统,该系统主要包括图像采集、图像处理以及数据显示三部分,其中图像采集模块采用红外相机获取靶面图像。图像处理模块完成弹孔的精准判读。数据显示模块实现弹着点位置、环数和总环数的人机交互。论文主要完成工作如下:靶面图像定位。基于Ada Boost算法,在上位机上通过离线训练的方式进行训练,同时根据FPGA的硬件特性设计了以流水线的方式完成靶面图像的实时检测。弹孔图像识别。本文采用红外图像结合帧差法来检测弹孔。将帧差法检测到的弹孔感兴趣区域通过主成分分析（Principal Component Analysis,PCA）算法进行弹孔识别,使用最近邻分类器对感兴趣区域进行分类,将弹孔区域保留。最后,再通过一阶矩和零阶矩的比值求出弹孔质心坐标,完成弹着点定位。弹孔环值判读。首先采用圆霍夫变换识别靶心和各环半径;然后根据弹孔位置和靶面有效区域判断子弹是否着靶;最后通过弹孔与靶心的距离判断环值。通过分析不同半径靶环图像的图像形态特征,提出改进的圆霍夫变换算法,将图像分块,局部检测圆。极大降低了算法计算复杂度,满足系统的存储需求。本文设计的自动报靶系统结合硬件平台,改进图像处理算法能精确地获取弹孔位置,并快速实现弹孔环值判读。实验结果表明,弹孔识别率达到99.5%,报靶准确率达到98.5%,处理速度达到50ms/帧,完全满足部队实弹射击训练的要求。
黄国伟[2]（2020）在《基于声学定位的激波报靶系统设计与优化》文中研究表明军队官兵的射击水平关乎国防军队的现代化建设,而当前训练靶场主要采用的还是人工报靶方式,这种方式存在诸多缺点,例如安全性差、容易出现误报甚至漏报等情况。而利用相关信号进行弹着点定位的自动报靶系统,不仅能节约大量的人力物力,还可以很大地提高训练效率,具有广阔的应用前景。因此,本文基于声学定位原理,设计了一个激波自动报靶系统,并搭建了系统试验台。通过查阅文献可知,自动报靶系统的精度,在很大程度上取决于其传感器阵列参数,故本文还对报靶系统的传感器布阵参数进行仿真优化,并通过对照实验对优化结果进行验证。本文的主要内容分为六章,分别为:第一章,介绍了自动报靶系统的应用背景及研究意义。基于当前自动报靶系统的研究现状,重点分析了基于声学定位原理的激波报靶系统。由于现有的报靶系统在精度、适用性、成本等方面存在较多的局限性,故本文提出设计一款基于声学定位的自动报靶系统。第二章,分析了激波信号的形成过程及其频谱特性,综合比较了三角定位、三边定位、多点定位等几种常用的定位数学模型,最终在多点定位模型的基础上,构建出了基于信号时延（TDOA）的定位模型,并确定了对应的求解方法。比较分析了当前几种较为成熟的时延估计算法,结合计算量、硬件要求等因素综合考虑,最终选用了运算量较小的相关分析法。第三章,根据激波报靶原理,具体设计了激波报靶系统的总体结构及各功能模块,完成了对声传感器的选型、信号预处理电路的设计（其中包含前置放大电路、信号滤波电路）以及数据采集模块的设计。第四章,介绍了几种常用于自动报靶系统的传感器阵列,例如L型、七点直线型和方形平面阵列,并对其相关原理和适用场景展开了简要介绍。考虑到报靶系统的实际应用情况,在设计过程中,应主要关注核心受弹区域的报靶精度,故提出了对传感器阵列的优化思路,进行了相应的仿真模拟,对原常用的方形平面阵列进行优化,得到了优化阵列及相关的阵列参数。第五章,对验证实验的技术参数和实验条件进行了相关说明,简要介绍了信号数据处理的各个流程,通过处理实验所得的激波信号,得到了信号时延参数,求解定位模型得到弹着点坐标。分别采用原阵列和优化后阵列进行对照实验,比较两个阵列的报靶结果,分析误差,评价传感器阵列的优化效果。第六章,总结与展望。对已经完成的工作进行总结,并对当前所取得的结果与不足进行分析,同时也对未来的研究方向提出了一些建议。
苑玮琦,李梦祺[3]（2019）在《基于视觉检测的胸环靶自动报靶系统研究》文中研究说明户外射击训练中采用视觉检测技术进行自动报靶,既可防止发生训练安全事故,还可以获得训练者在射击训练中的弹着点分布情况,以采取针对性训练手段提高训练者的射击水平。首先介绍了自动报靶的发展历程,之后对现有的弹孔识别方法进行了分析研究,随后提出了使用滞后阈值边缘检测算法能够更好地识别弹孔。首先对前后两张图像进行仿射变换,实现图像校正,对校正之后的两张图像进行滞后阈值边缘检测使得弹孔信息更加明显,通过分析弹孔图像,发现相邻两张图像唯一的不同点就是弹孔区域,采用简单快速的减影运算完成对弹孔区域的获取,最后通过开运算消除弹孔以外干扰区域。实验结果表明,所提出的算法识别弹孔准确度高,运行时长符合实弹训练要求。
李梦祺[4]（2018）在《基于视觉检测的胸环靶自动报靶系统研究》文中指出在部队的军事训练当中,最基本的就是射击训练,也是评判一个士兵是否合格的关键,目前部队射击训练主要采用的报靶方式是人工报靶,这种传统的报靶方式效率低下,对报靶士兵的生命安全造成威胁,而且还有可能存在不公平的现象。因此研发一种准确率高,实时性强且符合部队射击训练要求的自动报靶系统是很有必要的,不仅可以推动科技化军事的发展,而且应用前景也是十分可观的。本文所设计的自动报靶系统的整体设计方案包括硬件与算法两个部分。硬件部分包括相机、镜头的选型和成像系统的搭建,以保证靶纸图像的质量,方便算法部分的检测。算法部分是整个系统最重要的部分,主要分为四部分:靶面定位、弹孔识别、靶线识别、环值判定。靶面定位:结合靶场的实际情况,本文所设计的自动报靶系统将成像系统放置于地面以下,由下至上拍摄靶纸图像,这就造成拍摄的靶纸图像,除了胸环靶区域外还有一些背景区域,为了方便后续识别,运用Ostu算法将胸环靶区域进行图像分割处理。弹孔识别:是整个算法部分的核心部分,通过分析着弹点图像,为了能够快速的识别弹孔的位置,先对当前图像和上一张图像做图像分割处理,然后利用仿射变换的方法实现当前图像与上一张图像配准问题,最后采用减影运算方法获取弹孔信息,但是由于一些不可抗因素,减影运算后除了弹孔信息外还有一些干扰区域,利用数学形态学的开运算消除干扰区域,只留下弹孔信息。靶线识别:利用亚像素边缘检测算法识别胸环靶各环线,通过特征提取将10环靶线和9环靶线提取出来,计算环间距和校正系数,以便更加准确的计算出士兵射击的环值。环值判定:首先使用校正系数校正弹心坐标和胸环靶中心坐标,然后利用数学方法计算胸环靶中心与弹心之间的距离,由于胸环靶各环线的半径成等差数列的关系,所以可以根据胸环靶中心与弹心之间的距离和环间距之间的关系,判定弹孔所对应的的环值。本文基于MFC设计了人机交互界面,以便用户更加清晰直观地观察射击结果,以采取针对性训练手段提高士兵射击水平。经过建立图库,研究理论算法,模拟军队训练射击环境,进行仿真测试,本文所设计的自动报靶系统准确度高,实时性强,适应性强,可以满足日常射击训练的要求,而且成本低,效率高,保证了射击训练的公平公正公开,有很好的应用发展前景。
白亚文[5]（2015）在《基于图像处理和CAN总线的智能报靶系统设计和实现》文中提出部队实弹射击训练是现代化军队日常训练的重要环节和主要训练科目,主要是通过训练人员的精准命中程度来检验其对武器装备的控制水平。目前部队实弹射击训练大多依旧采用人工报靶的方式,然而在野外实弹射击训练中,人工报靶不仅效率低、报靶不准确而且还存在许多安全隐患。鉴于人工报靶方式的种种缺点,国内外专家已经研究并提出多种自动报靶设计方案,有光电报靶系统、声电报靶系统、激光报靶系统等,但因其成本高、操作难度大、系统不易布置等原因,不易推广普及。当前,基于图像处理技术的自动报靶系统因其系统硬件结构简单,软件设计及维护方便,并且成本低廉而得到广泛的关注。但基于图像处理的自动报靶系统识别率低,并且其对环境的适应性较差,目前还没有得到广泛应用。本文根据上述不足,提出了基于DSP图像处理与CAN总线的智能报靶系统设计与实现方案。本系统实现了从数据采集、图像处理及弹孔识别,到数据实时显示、实时管理和统计的一体化的智能报靶过程。整个系统由上位机管理软件、图像处理子系统、智能显示子系统及自动换靶机械设备子系统四部分组成,各子系统模块通过CAN总线进行组网连接,实现整个系统的模块化、智能化、小型化、便捷化设计与实现。本文主要研究上位机管理软件、图像处理子系统和系统CAN通信组网的设计与实现。在软件设计方面,上位机管理软件主要进行系统管理及数据存储管理。图像处理过程中采用二值化、高斯滤波、边缘提取等图像处理算法,结合胸环靶图像的特点实现了具有高识别率的弹孔识别设计方案。在系统通信方面,在分析和研究了CAN总线通信机制及原理的基础上,设计了适应于报靶系统的高实时性、高可靠性的CAN总线应用层通信协议,确保系统数据报文传输的稳定可靠。经过大量研究和系统集成测试实验验证表明,本文提出的智能报靶系统总体设计和相关处理算法切实可行,符合实弹射击报靶应用需求。系统不仅有效结合部队实弹射击的特点,而且系统报靶精度高、系统通信稳定可靠性好。此外,系统采用模块化、智能化的设计,系统布置简单,维护方便,易于野外环境布置,具有一定的学术和实用价值。
李佩瑞[6]（2014）在《基于图像处理技术的自动报靶系统的设计与实现》文中进行了进一步梳理实弹射击是部队最常见的军事训练科目，而报靶是射击训练的重要环节。传统的人工报靶效率低、安全性差，直接影响射击训练效果。随着信息技术的进步，基于不同技术的自动报靶系统也已相继开发出。基于图像处理技术的自动报靶系统以其高精度、低成本等优点得到越来越广泛的应用。本文以户外环境下的胸环靶为对象，研究了一种基于图像处理技术的自动报靶系统，研究内容包括胸环靶识别，校正系数、靶环圆心半径等初始信息提取，弹孔快速检测识别等图像算法研究和系统的设计与实现。本文在分析自动报靶系统需求的基础上，确定了系统的总体设计方案，并阐述了系统的工作原理。之后对系统中涉及的关键算法进行了深入的研究。使用局部Ostu算法分割图像，根据胸环靶图的环线特征对胸环靶进行粗定位，再通过形态学滤波以及区域标记等处理将胸环靶从复杂背景环境中识别出，同时记录靶面的有效射击区域。利用自动扫描出的若干对参考点的坐标以及对靶图像进行空间变换的二次多项式，计算出校正畸变图像的校正系数。利用识别出的胸环靶的中心圆，结合最小二乘法圆拟合计算靶位中心和靶环半径。对相邻两帧图像进行帧间差分处理，使用本文设计的快速检测、二次检测、峰值判断等处理，快速检测当前帧图像中是否存在新弹孔。利用针对差分图像的动态阈值分割法、形态学滤波、区域标记提取出疑似弹孔区域，通过计算各个区域特征值将弹孔和干扰区域区分。通过理论环线与实际环线相邻的关系，设计了一种提取实际环线的方式，根据提取到的环线计算出弹着点的环值以及时区。最后开发功能完善的自动报靶系统，实现实时靶图像采集、显示、处理，打靶成绩判定和语音报靶，弹孔位置和成绩实时显示，靶位信息和射击人员身份信息的录入等功能。经测试，系统对户外靶场复杂环境的适应性强，报靶过程自动化程度高，弹孔检测方法快速有效，避免了漏判和误判，满足军事实弹射击靶场的对自动报靶等的需求。
孙玉鹏[7]（2014）在《基于图像处理技术的自动报靶系统的研究》文中研究说明基于图像处理技术的自动报靶系统应是集成了靶面自动识别、实时语音播报、训练数据分析、训练枪械校正等功能于一身的综合系统。以科技手段改变传统训练模式,提高训练效率,真正意义的将“科技练兵”带入军营。系统借助图像识别、信息管理等技术,识别射击靶面图像,统计分析射击训练数据。以图像处理代替人工读靶,简化训练流程的同时,保证了靶场人员安全。而且实时报靶功能改变了传统的训练模式,可以让受训人员及时有效的调整射击动作,提高训练质量。对训练数据全面统计,可依照预设分析策略,为管理人员计划决策提供有力的数据支持。针对射击靶面图像由采集设备位置造成的透视畸变,参照透视方程,提出一种透视校正算法。本文提出的透视校正算法可以根据图像中靶面边缘提取出透视畸变的特征信息,从而计算出映射矩阵,对产生透视畸变的靶面图像加以校正,校正后图像中特征信息明显,适合继续处理。针对射击靶面图像中图形几何特征及不同区域间的连通特性,采用图像分割、区域标定等方法,提取出图像中靶心坐标、环线半径等特征信息,在计算环线半径时,考虑到环线的同心圆特性,剔除了计算时的冗余过程,减少了计算量。考虑到系统所处环境,靶图像受光线影响变化较大,不同时刻采集的图像也有可能产生相对性的“抖动”,改进了差影算法,预设容差,减小图像处理时所受环境的影响。借助信息管理技术对射击训练数据进行分析管理,搭建基于Java Web技术信息管理平台,实现数据的全面分析,高速共享,并为信息管理制定分析策略,依照数据分析结果掌控训练情况。为证明本文研究的系统具有可行性,对射击靶识别方法进行了详细的论述,并附有实验验证,搭建信息管理平台,说明数据的分析模式。结果表明该系统适合用于军事射击训练中,是一种现代化的训练辅助手段。
杨永军[8]（2012）在《基于FPGA的自动报靶系统的设计与实现》文中研究说明随着科技发展，射击训练和比赛中对报靶方式提出了更高的要求。传统人工报靶方式安全性差，费时费力，且报靶准确性没有保证，而自动报靶系统报靶精度高，具有数据统计等多种功能，提高了训练效率。目前常见的自动报靶系统主要分为图像自动报靶系统、超声波自动报靶系统和光电自动报靶系统。他们有各自的缺点，例如图像自动报靶系统计算量大、超声波自动报靶系统无法处理速度低于音速的物体、光电报靶系统需要引脚数超过一般处理器可用引脚数，针对以上不足，本文设计并实现了一种基于FPGA的自动报靶系统。本文所设计的自动报靶系统中，射击靶上激光器和光电二极管传感器之间形成激光光幕，数据采集处理部分以FPGA为核心，采集物体过靶信号，计算过靶坐标，并无线上传至上位机，上位机采用LabVIEW进行模拟显示。本文首先详细分析了国内外自动报靶系统研究现状和相关产品应用技术，在此基础上完成方案规划和主要技术指标设计，紧接着进行了传感器器件的选型。然后介绍了靶位处的几个模块，主要包括FPGA和无线传输模块。在对比了FPGA和传统可编程逻辑器件的区别后详细说明了FPGA扫描传感器信号得出过靶坐标值的过程，无线传输模块用来实现靶位处控制器和上位机的数据传输，给出了各模块连接电路图并结合硬件做了仿真。为了解决多个靶位同时射击上传数据时产生的信道竞争问题，引入控制器来决定各靶位数据发送顺序。接下来是上位机部分，介绍了虚拟仪器的概念，结合程序框图说明了LabVIEW程序的执行过程。最后结合制作的自动报靶系统样机进行了验证，分析了误差来源。射击结果表明，系统反应快速准确，工作稳定，报靶误差在可接受范围内。
谢小亮[9]（2012）在《基于图像处理技术的自动报靶系统》文中进行了进一步梳理目前部队实弹射击训练主要采用人工报靶，报靶效率低，又存在安全隐患。为克服人工报靶的不足和满足军事训练现代化要求，提高部队射击水平，设计并实现准确性高、实用性强、应用成本低的自动报靶系统具有重要意义。本文以胸环靶图像为研究对象，以数字图像处理技术为理论基础，采用更精确的靶图像处理算法，开发一套基于图像处理技术的自动报靶系统。为了实现上述目的，本文主要进行了以下几个方面的研究：①研究国内外自动报靶系统的发展动态，确定自动报靶系统的研究方案和内容。②研究靶图像几何校正算法，为了校正靶图像几何畸变，利用二次多项式对靶图像进行空间坐标变换，利用三次内插法对变换后靶图像进行灰度插值。③研究靶位初始信息提取算法，通过反相8邻点Laplacian边缘检测算子、感兴趣区域和最小二乘法圆拟合求靶位中心和靶环半径，利用最大类间方差法、数学形态学处理和种子填充算法提取靶面有效区域。④研究弹孔识别和环值判定算法，利用最大熵自动阀值法、数学形态学开运算、改进八连通域等价标记算法和颗粒分析识别靶图像上所有弹孔，并获取弹孔区域信息，接着提出了利用连通区域最小面积外接矩形识别重叠弹孔的方法。最后提出了靶图像上只有一个弹孔和有多个弹孔时的环值判定方法。⑤研究和实现基于图像处理技术的自动报靶系统，首先进行系统需求分析，制定系统总体设计方案，接着为系统配置硬件，选择NI智能相机做为图像采集硬件，最后开发功能完善的系统软件。为了对本文开发的自动报靶系统进行测试，利用它进行实弹射击训练报靶，并对靶位初始信息提取结果和报靶结果进行分析。分析结果表明系统报靶准确率较高，基本满足部队实弹射击训练报靶要求。
周晓伟[10]（2011）在《基于图像处理的自动报靶系统研究》文中进行了进一步梳理随着信息技术的迅猛发展,图像处理技术已成为科学与工程领域不可缺少的强有力工具。传统的人工报靶方式,其存在着安全性差、效率低等弊端,而基于图像处理的自动报靶系统具有快速、高效、精确的特点,相比人工报靶具有明显的优势,对射击训练的提高具有重要意义。论文主要研究工作如下:1、详细阐述了当前自动报靶系统的研究现状,并对自动报靶系统的总体方案进行设计,包括软件设计和硬件设计两部分。构建了自动报靶系统的硬件设计平台:包括图像采集模块和无线传输模块。该硬件平台能够实现靶图像的有效采集和无线传输。2、研究了靶面图像获取及图像预处理技术。分析研究了中值滤波、图像差影、二值化、形态学滤波等图像预处理的相关算法,并分别加以仿真实现。其中图像减影是文中的核心技术之一,该算法简单高效,能够有效地提取着弹点。3、对弹孔识别和环值判定方法进行了详细的研究,采用图像差影技术有效提取弹孔,运用三点定圆的算法确定靶心坐标,通过提取靶心和各环线半径,进而创建环值区域,比较弹心坐标所在区域。开发了自动打靶系统的人机交互软件,验证了文中所采用的算法的有效性和正确性。最后通过反复实验,验证了该系统的稳定性和可靠性,成功地实现了自动报靶。
二、激光坐标定位法在自动报靶系统中的实现（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、激光坐标定位法在自动报靶系统中的实现（论文提纲范文）
（1）基于FPGA的自动报靶系统研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究目的及意义 |
| 1.2 自动报靶系统国内外研究现状 |
| 1.2.1 双层电极短路采样系统 |
| 1.2.2 半导体电子靶自动报靶系统 |
| 1.2.3 声电定位报靶系统 |
| 1.2.4 基于图像处理技术的自动报靶系统 |
| 1.3 本课题研究的主要内容及章节安排 |
| 1.3.1 课题研究内容 |
| 1.3.2 本文的章节安排 |
| 第2章 自动报靶系统的总体方案设计 |
| 2.1 系统总体方案设计 |
| 2.2 图像采集方案设计 |
| 2.2.1 相机选型 |
| 2.2.2 图像采集模块 |
| 2.3 自动报靶系统图像处理算法设计 |
| 2.4 成绩显示界面设计 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 自动报靶系统图像处理算法设计 |
| 3.1 红外成像原理及其基本特点 |
| 3.1.1 红外成像基本原理 |
| 3.1.2 红外成像系统特点 |
| 3.2 图像预处理 |
| 3.2.1 灰度化 |
| 3.2.2 图像滤波 |
| 3.3 靶面定位 |
| 3.3.1 基于AdaBoost的目标检测 |
| 3.3.2 弱分类器 |
| 3.3.3 强分类器 |
| 3.3.4 级联分类器 |
| 3.3.5 离线训练 |
| 3.4 几何校正 |
| 3.5 弹孔检测与识别 |
| 3.5.1 弹孔检测 |
| 3.5.2 PCA弹孔识别 |
| 3.6 弹孔坐标计算 |
| 3.7 环值判定 |
| 3.7.1 靶心坐标及圆环半径计算 |
| 3.7.2 弹孔环值计算 |
| 3.8 本章小结 |
| 第4章 基于FPGA的自动报靶系统算法实现 |
| 4.1 自动报靶系统图像预处理算法FPGA实现 |
| 4.1.1 灰度化 |
| 4.1.2 中值滤波 |
| 4.2 靶面定位模块FPGA实现 |
| 4.2.1 图像缩放模块 |
| 4.2.2 积分图存储模块 |
| 4.2.3 检测模块 |
| 4.2.4 检测结果合并 |
| 4.2.5 实验结果 |
| 4.3 几何校正模块FPGA实现 |
| 4.3.1 参数计算模块 |
| 4.3.2 坐标计算模块 |
| 4.3.3 灰度插值模块 |
| 4.4 弹孔识别及弹孔坐标计算模块FPGA实现 |
| 4.4.1 弹孔检测模块 |
| 4.4.2 PCA弹孔识别模块 |
| 4.4.3 弹孔坐标计算模块 |
| 4.5 靶心检测模块FPGA实现 |
| 4.5.1 边缘信息提取模块 |
| 4.5.2 圆霍夫变换模块 |
| 4.5.3 圆验证模块 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 系统测试及结果分析 |
| 5.1 测试环境 |
| 5.2 实验结果及分析 |
| 5.3 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 论文主要工作内容 |
| 6.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士期间取得的成果 |
| 致谢 |
（2）基于声学定位的激波报靶系统设计与优化（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 自动报靶系统的研究背景与意义 |
| 1.2 激波报靶系统的研究现状 |
| 1.2.1 金属杆式报靶系统 |
| 1.2.2 点阵式报靶系统 |
| 1.3 本文主要工作 |
| 2 基于弹丸激波的弹着点定位原理 |
| 2.1 激波 |
| 2.1.1 激波的形成 |
| 2.1.2 激波信号的特性分析 |
| 2.2 常用定位模型 |
| 2.2.1 三角定位 |
| 2.2.2 三边定位 |
| 2.2.3 多点定位 |
| 2.3 定位模型构建及求解 |
| 2.3.1 定位模型构建 |
| 2.3.2 模型求解 |
| 2.3.3 MATLAB 求解 |
| 2.4 时延估计算法 |
| 2.4.1 相关分析时延估计算法 |
| 2.4.2 基于相位数据的时延估计算法 |
| 2.4.3 基于参量模型法的时延估计算法 |
| 2.4.4 基于自适应滤波的时延估计算法 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 激波报靶系统具体实现 |
| 3.1 系统总体结构及功能 |
| 3.2 声传感器选型 |
| 3.2.1 常用声传感器 |
| 3.2.2 传感器选型 |
| 3.3 信号预处理电路 |
| 3.3.1 前置放大电路 |
| 3.3.2 信号滤波电路 |
| 3.3.3 信号预处理电路 |
| 3.4 数据采集模块 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 传感器阵列优化 |
| 4.1 常用传感器阵列 |
| 4.2 基于传感器方形平面阵列的优化 |
| 4.3 本章小结 |
| 5 实验研究 |
| 5.1 实验现场布置 |
| 5.2 数据处理 |
| 5.3 优化效果验证 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
（3）基于视觉检测的胸环靶自动报靶系统研究（论文提纲范文）
| 0 引言 |
| 1 自动报靶技术发展现状 |
| 2 基于图像处理自动报靶系统中的弹孔识别方法的分析研究 |
| 3 弹孔识别 |
| 3.1 图像几何校正 |
| 3.1.1 校正系数的确定 |
| 3.1.2 基于仿射变换的图像校正 |
| 3.2 滞后阈值边缘检测 |
| 3.3 图像减影处理 |
| 3.4 开运算消除干扰区域 |
| 4 实验结果 |
| 5 结束语 |
（4）基于视觉检测的胸环靶自动报靶系统研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题的研究背景及意义 |
| 1.2 自动报靶系统研究现状 |
| 1.2.1 双层电极短路采样系统 |
| 1.2.2 光纤编码定位靶 |
| 1.2.3 声电定位自动报靶系统 |
| 1.2.4 光电传感式自动报靶系统 |
| 1.2.5 电极埋入式自动报靶系统 |
| 1.2.6 基于图像处理技术的自动报靶系统 |
| 1.3 论文主要内容及章节安排 |
| 1.3.1 论文的主要研究内容 |
| 1.3.2 论文章节安排 |
| 第2章 自动报靶系统总体设计 |
| 2.1 系统总体设计方案 |
| 2.2 图像采集硬件选配 |
| 2.2.1 光源选配 |
| 2.2.2 相机选配 |
| 2.2.3 镜头选配 |
| 2.3 图像处理硬件选配 |
| 2.4 成像系统支撑机构设计 |
| 2.5 人机交互界面设计 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 图像获取与靶面定位 |
| 3.1 图像获取 |
| 3.1.1 图像数字化 |
| 3.1.2 灰度图和灰度直方图 |
| 3.2 靶面定位 |
| 3.2.1 基于图像分割的胸环靶区域提取 |
| 3.2.2 胸环靶区域连通 |
| 3.2.3 腐蚀和膨胀 |
| 3.2.4 非胸环靶区域剔除 |
| 3.3 本章小结 |
| 第4章 弹孔识别 |
| 4.1 滞后阈值弹孔边缘检测 |
| 4.1.1 边缘检测 |
| 4.1.2 滞后阈值边缘检测 |
| 4.2 图像的几何校正 |
| 4.2.1 几何畸变类型 |
| 4.2.2 基于仿射变换的图像校正 |
| 4.3 减影运算提取弹孔区域 |
| 4.4 开运算消除干扰区域 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 靶线识别与环值判定 |
| 5.1 靶线识别 |
| 5.1.1 亚像素边缘检测识别靶线 |
| 5.1.2 特征选择 |
| 5.2 环值判定 |
| 5.2.1 获取校正系数和环间距 |
| 5.2.2 环值判定 |
| 5.3 实验处理结果 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 结论 |
| 参考文献 |
| 在学研究成果 |
| 致谢 |
（5）基于图像处理和CAN总线的智能报靶系统设计和实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景、目的及意义 |
| 1.2 智能报靶系统研究现状 |
| 1.3 图像处理技术的发展现状 |
| 1.4 CAN总线的发展现状 |
| 1.5 研究的主要内容 |
| 1.6 小结 |
| 第二章 系统总体设计方案 |
| 2.1 智能报靶系统总体设计 |
| 2.2 系统基本工作流程 |
| 2.3 系统的主要功能 |
| 2.4 小结 |
| 第三章 上位机管理软件设计 |
| 3.1 系统管理软件功能分析 |
| 3.2 软件界面设计 |
| 3.2.1 主界面设计 |
| 3.2.2 菜单栏和工具栏 |
| 3.3 数据库设计 |
| 3.4 软件主要模块设计与实现 |
| 3.4.1 通信模块设计 |
| 3.4.2 系统参数配置模块 |
| 3.4.3 数据管理模块 |
| 3.5 小结 |
| 第四章 图像处理子系统研究和设计实现 |
| 4.1 图像处理子系统的基本组成 |
| 4.2 图像处理子系统的硬件设计方案 |
| 4.2.1 系统硬件构成及选型 |
| 4.2.2 系统硬件连接 |
| 4.3 图像处理软件设计 |
| 4.3.1 军用胸环靶的特点 |
| 4.3.2 图像处理软件整体设计方案 |
| 4.3.3 图像处理主要算法分析 |
| 4.3.3.1 高斯滤波及其原理 |
| 4.3.3.2 图像二值化 |
| 4.3.3.3 边缘检测算法分析及原理 |
| 4.3.3.4 差影运算分析 |
| 4.3.4 图像处理具体实现过程 |
| 4.4 系统性能影响因素分析 |
| 4.4.1 硬件部分的影响因素 |
| 4.4.2 软件设计中的影响因素 |
| 4.4.2.1 阈值的选取 |
| 4.4.2.2 检测弹孔大小阈值的选取 |
| 4.5 小结 |
| 第五章 系统组网及CAN总线协议设计 |
| 5.1 CAN总线概述 |
| 5.1.1 CAN总线性能特点 |
| 5.1.2 CAN扩展帧格式 |
| 5.2 基于CAN总线的系统组网设计 |
| 5.2.1 系统组网设计 |
| 5.2.1.1 网络拓扑结构 |
| 5.2.1.2 系统网络拓扑设计 |
| 5.2.2 系统CAN通信接口概述 |
| 5.3 系统CAN通信协议设计 |
| 5.3.1 CAN总线地址机制分析 |
| 5.3.2 CAN报文滤波原理 |
| 5.3.3 CAN应用层滤波设计 |
| 5.3.4 CAN应用层报文校验机制 |
| 5.3.5 系统通信协议设计 |
| 5.4 CAN网络实时性分析 |
| 5.4.1 网络延时 |
| 5.4.2 CAN网络通讯速率选择 |
| 5.5 小结 |
| 第六章 系统集成测试及结果分析 |
| 6.1 系统集成测试 |
| 6.1.1 上位机主控系统配置 |
| 6.1.2 单发射击测试 |
| 6.1.3 多发射击测试 |
| 6.2 实验结果分析 |
| 6.3 小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 |
（6）基于图像处理技术的自动报靶系统的设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 数字图像技术发展现状 |
| 1.2.2 自动报靶系统发展现状 |
| 1.3 课题的主要工作 |
| 1.4 论文的结构和安排 |
| 2 系统工作原理和框架设计 |
| 2.1 系统设计要求 |
| 2.2 总体工作原理 |
| 2.3 系统硬件选型 |
| 2.3.1 图像采集模块 |
| 2.3.2 图像传输模块 |
| 2.3.3 单靶位报靶模块 |
| 2.4 系统软件框架设计 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 靶位识别及初始信息提取算法研究 |
| 3.1 数字图像获取 |
| 3.2 靶位识别 |
| 3.2.1 图像分割 |
| 3.2.2 靶位粗提取 |
| 3.2.3 形态学滤波处理 |
| 3.2.4 区域标记 |
| 3.3 靶位初始信息提取 |
| 3.3.1 获取校正系数 |
| 3.3.2 靶环圆心半径计算 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 弹孔检测识别及环值判定算法研究 |
| 4.1 弹孔检测 |
| 4.1.1 帧间差分处理 |
| 4.1.2 快速检测 |
| 4.1.3 二次检测 |
| 4.1.4 尖峰判断 |
| 4.2 弹孔识别 |
| 4.2.1 差分图像二值化 |
| 4.2.2 滤波处理 |
| 4.2.3 区域标记 |
| 4.2.4 特征值匹配识别弹孔 |
| 4.3 环值判定 |
| 4.3.1 校正弹孔 |
| 4.3.2 环值判定方式 |
| 4.3.3 环值计算 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 自动报靶系统软件设计 |
| 5.1 图像采集 |
| 5.1.1 图像获取 |
| 5.1.2 图像解码显示 |
| 5.1.3 函数封装 |
| 5.2 图像处理 |
| 5.3 语音报靶 |
| 5.4 上位机管理系统 |
| 5.5 多靶位实现方式 |
| 5.6 本章小结 |
| 6 实验过程与结果分析 |
| 6.1 自动报靶实验过程 |
| 6.2 报靶结果分析 |
| 6.3 本章小结 |
| 7 工作总结和展望 |
| 7.1 工作总结 |
| 7.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| A．作者在攻读硕士学位期间参与课题及成果 |
（7）基于图像处理技术的自动报靶系统的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究的背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 系统设计方案 |
| 1.4 研究内容及结构安排 |
| 第2章 射击靶图像预处理 |
| 2.1 图像滤波 |
| 2.2 透视畸变校正 |
| 2.2.1 透视畸变特征提取 |
| 2.2.2 透视校正算法 |
| 2.2.3 射击靶图像的透视畸变校正 |
| 2.3 阈值分割 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 射击靶图像的识别与分析 |
| 3.1 射击靶图像中靶心的提取 |
| 3.1.1 形态学滤波 |
| 3.1.2 靶心计算 |
| 3.2 靶环线半径的提取 |
| 3.3 差影法获取弹着点图像 |
| 3.4 弹孔中心定位 |
| 3.5 环值判定 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 自动报靶系统的软件设计 |
| 4.1 军用射击靶图像识别 |
| 4.2 信息管理平台的搭建 |
| 4.3 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 |
| 致谢 |
（8）基于FPGA的自动报靶系统的设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 目录 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 自动报靶系统在射击训练中应用的意义 |
| 1.2 自动报靶系统的发展 |
| 1.3 自动报靶系统的分类 |
| 1.4 本文的主要工作 |
| 第二章 系统工作原理和总体框架设计 |
| 2.1 系统工作原理 |
| 2.2 系统构成 |
| 2.2.1 射击靶及传感器 |
| 2.2.2 数据采集处理部分 |
| 2.2.3 数据传输部分 |
| 2.2.4 数据显示部分 |
| 2.3 系统工作过程简述 |
| 2.4 主要目标 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 数据采集、处理和传输的设计实现 |
| 3.1 射击靶的设计 |
| 3.1.1 激光发射器的选择 |
| 3.1.1.1 激光的产生机理 |
| 3.1.1.2 激光器种类 |
| 3.1.1.3 激光特性 |
| 3.1.1.4 激光器的选择 |
| 3.1.2 光电探测器的选择 |
| 3.1.2.1 光电探测器的基本特性参数 |
| 3.1.2.2 几种光电检测器件 |
| 3.1.2.3 光电传感器选择 |
| 3.1.3 激光管和光电二极管的安装 |
| 3.2 基于 FPGA 的信号采集和处理 |
| 3.2.1 FPGA 介绍 |
| 3.2.1.1 可编程逻辑器件的发展概况 |
| 3.2.1.2 FPGA 的基本工作原理 |
| 3.2.1.3 开发流程 |
| 3.2.2 光电二极管状态的获取与坐标值的计算 |
| 3.2.3 采用硬件描述语言实现采集处理功能 |
| 3.3 数据的传输 |
| 3.3.1 RS232 与 RS485 比较 |
| 3.3.2 异步串行通信简要介绍 |
| 3.3.3 采用无线发送模块发送数据 |
| 3.3.4 数据传输各部分连接电路图 |
| 3.4 电源供给 |
| 3.5 仿真及验证 |
| 3.6 实物验证 |
| 3.7 本章小结 |
| 第四章 基于 LabVIEW 的上位机显示系统 |
| 4.1 虚拟仪器介绍 |
| 4.1.1 测量仪器的发展 |
| 4.1.2 虚拟仪器的概念 |
| 4.1.3 虚拟仪器的特点和优势 |
| 4.1.4 LabVIEW 概述 |
| 4.2 基于 LabVIEW 实现报靶功能 |
| 4.3 射击验证 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 总结和展望 |
| 参考文献 |
| 发表论文和参加科研情况说明 |
| 致谢 |
（9）基于图像处理技术的自动报靶系统（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 本文研究背景及意义 |
| 1.2 自动报靶系统国内外研究现状 |
| 1.2.1 声电定位报靶系统 |
| 1.2.2 基于图像处理的自动报靶系统 |
| 1.2.3 双层电极短路自动报靶系统 |
| 1.2.4 半导体电子靶系统 |
| 1.3 军用图像报靶系统预备知识 |
| 1.3.1 军用胸环靶特点 |
| 1.3.2 靶图像处理介绍 |
| 1.4 本文研究内容 |
| 1.5 小结 |
| 2 靶图像几何校正及初始信息提取算法研究 |
| 2.1 靶图像几何校正 |
| 2.1.1 空间坐标变换式选择 |
| 2.1.2 基准点坐标对选择 |
| 2.1.3 灰度插值 |
| 2.2 靶位初始信息提取 |
| 2.2.1 靶环半径及靶心坐标提取 |
| 2.2.2 靶面有效区域提取 |
| 2.3 小结 |
| 3 弹孔识别及环值判定算法研究 |
| 3.1 弹孔识别 |
| 3.1.1 疑似弹孔区域信息提取 |
| 3.1.2 分辨噪声斑点、单孔和重孔区域 |
| 3.1.3 重孔识别 |
| 3.2 弹着点环值判定 |
| 3.2.1 确定环值判定方法 |
| 3.2.2 环值计算 |
| 3.3 小结 |
| 4 基于图像处理的自动报靶系统设计 |
| 4.1 系统设计要求 |
| 4.2 总体方案设计 |
| 4.3 图像采集硬件选配 |
| 4.3.1 智能相机选择 |
| 4.3.2 光学镜头选择 |
| 4.4 软件部分设计 |
| 4.4.1 嵌入式端图像采集模块 |
| 4.4.2 单兵报靶模块 |
| 4.4.3 信息管理中心模块 |
| 4.5 小结 |
| 5 实验过程与结果分析 |
| 5.1 自动报靶系统实验过程 |
| 5.2 实验结果分析 |
| 5.2.1 靶位初始信息提取精度分析 |
| 5.2.2 报靶精度分析 |
| 5.3 小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 工作总结 |
| 6.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 作者在攻读硕士学位期间发表的论文目录 |
（10）基于图像处理的自动报靶系统研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 数字图像处理技术概述 |
| 1.2.2 自动报靶系统国内研究状况 |
| 1.3 本文主要研究内容及章节安排 |
| 2 自动报靶系统总体方案设计 |
| 2.1 系统总体方案 |
| 2.2 系统硬件设计 |
| 2.2.1 CCD 摄像机 |
| 2.2.2 无线传输模块 |
| 2.2.3 图像采集卡 |
| 2.3 系统软件设计 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 靶面图像获取及预处理 |
| 3.1 靶图像获取 |
| 3.2 靶图像存储格式的选择 |
| 3.2.1 位图概念 |
| 3.2.2 灰度图 |
| 3.3 图像预处理 |
| 3.3.1 图像灰度化 |
| 3.3.2 中值滤波 |
| 3.3.3 图像差影 |
| 3.3.4 图像二值化 |
| 3.3.5 二值化后除噪声 |
| 4 弹孔识别及环值判定 |
| 4.1 弹孔识别 |
| 4.2 靶心检测 |
| 4.2.1 三点定圆 |
| 4.2.2 靶心检测 |
| 4.3 胸环靶各环线半径检测及环值区域 |
| 4.3.1 靶环线半径检测 |
| 4.3.2 创建环值对应区域 |
| 4.4 弹点环值判定 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 自动报靶系统软件界面设计 |
| 5.1 开发语言的选择 |
| 5.2 数据库的选择 |
| 5.3 自动报靶系统实验过程 |
| 5.3.1 打靶检测系统模块 |
| 5.3.2 成绩管理模块设计 |
| 5.3.3 系统维护模块 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及参与的科研工作 |
| 致谢 |
四、激光坐标定位法在自动报靶系统中的实现（论文参考文献）
- [1]基于FPGA的自动报靶系统研究[D]. 王奇. 长春理工大学, 2021
- [2]基于声学定位的激波报靶系统设计与优化[D]. 黄国伟. 浙江大学, 2020(06)
- [3]基于视觉检测的胸环靶自动报靶系统研究[J]. 苑玮琦,李梦祺. 计算机技术与发展, 2019(02)
- [4]基于视觉检测的胸环靶自动报靶系统研究[D]. 李梦祺. 沈阳工业大学, 2018(12)
- [5]基于图像处理和CAN总线的智能报靶系统设计和实现[D]. 白亚文. 北京邮电大学, 2015(08)
- [6]基于图像处理技术的自动报靶系统的设计与实现[D]. 李佩瑞. 重庆大学, 2014(01)
- [7]基于图像处理技术的自动报靶系统的研究[D]. 孙玉鹏. 哈尔滨理工大学, 2014(04)
- [8]基于FPGA的自动报靶系统的设计与实现[D]. 杨永军. 南昌航空大学, 2012(01)
- [9]基于图像处理技术的自动报靶系统[D]. 谢小亮. 重庆大学, 2012(03)
- [10]基于图像处理的自动报靶系统研究[D]. 周晓伟. 中北大学, 2011(10)
标签：图像处理论文;