基于opencv的激光打靶自动报靶系统设计

   2023-09-19 信息技术与信息化3180
核心提示:摘 要:目前射击训练多采用实弹训练,射击成绩需要人为查看,费用较大且不方便。为解决此问题,设计提出了一种基于机器视觉的激
 摘 要:目前射击训练多采用实弹训练,射击成绩需要人为查看,费用较大且不方便。为解决此问题,设计提出了一种基于机器视觉的激光打靶自动报靶系统。系统由激光发射端、中控显示端、视觉采集端构成,利用图像分割算法识别靶型区域,获取靶型位置信息,然后通过图像的HSV和RGB颜色空间数据,将激光弹点的特征值提取出来,从而识别弹点区域,通过无线模块将弹点数据发送到中控端,从而实现实时自动报靶功能。实验测试表明,系统的准确性能够满足一般的射击训练要求。

关键词:机器视觉;图像分割算法;自动报靶

0 序言

实弹射击训练是军队、警察等组织的基础训练项目,实弹射击训练的质量对战斗力的提升有着举足轻重的影响[1]。因此,如何通过先进的实弹射击训练系统,提升训练质量,一直是我国军队、警察系统的一个重要课题。

使用传统人工报靶方式获得训练成绩,存在安全隐患高、报靶效率低的情况,并且对于后勤的压力较大[2]。为解决这一问题,设计出一套基于机器视觉的激光打靶自动报靶系统。系统由激光发射端、中控显示端、视觉采集端三个部分构成,其中激光发射端通过激光进行瞄靶射击,具有减少子弹开支,减轻后勤压力,安全性高的优点[3],视觉采集端通过激光束的变化获取当前的射击成绩,通过无线传输技术发送给中控显示端,通过机器视觉识别射击成绩,相比人工记录成绩的繁琐,效率更高。中控显示端将接收到的成绩信息显示于数码管上和液晶屏上,并且记录当前的训练人员的成绩,可通过身份卡进行数据查阅。

1 报靶系统总体设计

该系统的硬件主要由激光发射端,中控显示端,图像采集端构成。激光发射端包含激光发射头、电池以及主控板和无线模块。中控显示端包含数码管、液晶屏、主控板和无线模块。视觉采集端由树莓派主机和USB摄像头以及电池和无线模块组成。

使用激光作为实弹替代品,适合作为基础训练使用[4]。为确保射击成绩记录的效率,在显示端采用大寸数码管显示当前射击成绩,同时触摸屏可查看全部成绩。为增加报靶的精准性,靶纸前方放置摄像头,靶纸与摄像头相对位置固定。采用视觉方案的报靶系统都会面临光线干扰问题[5],因此该系统适用于室内光线条件较稳定的场合。

报靶系统的运作方式:使用者通过身份卡进行刷卡登记,之后便可以进行射击,在中控端接收到激光枪发射的无线信号后,中控端发射信号给视频采集端要求进行图像识别,采集端捕获图形,分析图像后将数据通过无线发送到中控端显示,同时通过语音模块播报射击成绩。查询历史射击成绩可通过中控端的液晶触摸屏实现。

考虑到激光发射端可能需要放置在训练的枪支上,因此需要便携和低功耗。激光发射端选择无MCU方案,能够一定程度降低功耗。激光发射端数据不直接到达图像采集端,先经过中控端,中控端识别出是否处于工作模式,工作模式下才发送信号启动图像识别程序,可防止激光发射端的误触发导致的无效图像识别。

2 报靶系统硬件设计

激光发射端电路原理图设计如图1所示。激光发射端整体由三极管、TLC555、2.4G无线模块、继电器等器件组成,使用两节5号电池供电。在按下开关S1之前,555的TRIG引脚电压为3V,OUT输出低电平,此时三极管Q2不导通,继电器关断,激光发射器熄灭。在按下开关S1后电容C2和C3通过Q1进行放电,TRIG引脚降低电压至0V,OUT输出为高电平,Q3和Q2导通,此时无线模块的B1被Q4拉低,通知控制器用户按下按钮。继电器吸合,激光发射。当松开开关S1时电容C2和C3通过R2进行充电,在达到2/3VCC也就是2V之前OUT输出高电平,此时当按键松开Q3不导通,Q2导通。当电容C2/C3充电到2/3VCC 以上也就是2V以上时OUT输出低,恢复初始状态。本激光发射端电路简单,既确保控制了激光发射器的成本,又能让其长时间稳定使用。

基于opencv的激光打靶自动报靶系统设计

图1 激光器硬件设计图

中控显示端硬件原理图设计如图2所示。中控显示端采用STM32L051作为主控芯片,STM32L051具有一个12位ADC、两个I2C和SPI、三个USART等大量外设资源,足够控制显示终端上的外设器件。与视觉采集端通过Lora模块进行无线数据传输,Lora模块使用芯片型号为 E22-400T22S,其在接收状态下,电流仅80mA,发送阶段电流220mA,空中速度达到62.5kbit/s,符合低功耗、快速传输的标准。E22-400T22S的RXD和TXD与 STM32L051 的串口一PA2,PA3相连接进行无线数据传输。语音播报芯片j8900与STM32L051的串口二PB10,PB11相连接。与激光发射端通过 2.4G模块进行无线数据传输,该模块使用深圳市凌承芯电子公司的蜂鸟无线L24YK 2.4G模块,通过连接 STM32L051的PB1到PB7到L24YK 模块6个数据引脚及一个对码引脚,与激光发射端进行数据传输。使用RC522 13.56 MHz非接触式读写卡系列芯片实现用户数据的读取,非目标用户无法使用该系统。

视觉采集端设计:视觉采集端硬件包含一个树莓派和USB 摄像头以及串口Lora无线模块。Lora无线模块接入树莓派的串口,通过该无线模块接收中控端发射的指令数据同时把识别结果返回给中控端。

3 报靶系统软件设计

软件设计思路:刷卡启动系统,中控端识别到激光发射端发送的信号后启动图像识别指令,通过Lora无线模块发送给图像采集端,图像采集端采集图像数据进行分析处理后通过无线模块返回数据到中控端,中控端显示屏显示数据,数码管同时显示数据。

基于opencv的激光打靶自动报靶系统设计

图2 中控显示端电路设计图

激光发射端与图像采集端通信:当激光枪扣下扳机时,通过Lora无线发送开始信号,图像采集端进入采集模式,开始采集图片。放开扳机时,发送停止信号,由于激光与停止信号先后发射,因此图像中必会出现激光点,此时停止采集,并进入识别模式。

图像采集端与中控端通信:通信方式也是采用了Lora方式进行通信,通信协议采用了最简单的帧头帧尾进行数据校验,保证数据传输的正确性,我们对于数据传输的具体格式为[帧头,环数,x坐标,y坐标,帧尾]。在树莓派对所拍摄的照片进行分析之后,会将分析的数据按照提前规定好的协议通过Lora发送给中控,中控在正确接收到数据后会做出相应处理并发送信号让树莓派进入等待模式,否则树莓派会尝试重复发送,直到中控回馈正确信息。中控接收到正确数据后,会在触控屏上绘制当前的命中情况,并且在示意图上标出命中点。

摄像头捕获原理:当树莓派进入识别模式后,将会读取所拍摄的图像,通过opencv-python库进行分析以得出激光点坐标与标靶区域。通过摄像头获取到图片,将图片装换成灰度图进行二值化,再对其进行开运算,膨胀等预处理,将处理好的数据存放进入数组,再对其进行轮廓查询,进行遍历查询,多次分析,以此来判断靶子的环数。获取激光点的方式,是采用HSV色彩空间和RGB空间进行双重判断,以提高准确性。

首先对图像进行二值化处理,并在处理后的图像中寻找轮廓,在所有轮廓中处于最内部的圆环即为10环。通过数学计算可以得到该圆环的圆心与半径(像素单位)。由于标靶中的圆均为同心圆,那么每个圆的圆心坐标与10环(最内环)一致。环与环的间距一致,可知9环半径即为10环的2倍,8环则为3倍......,以此类推可以得出每个分数段的判定范围,得到半径后,只需计算圆心与激光点的距离,并判断距离范围所处分数段,即可得出命中的环数。由于图像有经过透视变换对图像进行矫正,因而即使摄像头没有正视标靶也可以得到较为正确的结果。

4 测试结果与分析

系统实物图如图3所示。

基于opencv的激光打靶自动报靶系统设计

图3 系统实物图

为探究基于视觉的激光打靶自动报靶系统的准确性和稳定性,确保报靶系统能够在一定的射击速度内有效运行,进行了如表1测试。测试时间为每一种距离持续20min,测试环境为中午,工厂厂房内环境。

基于opencv的激光打靶自动报靶系统设计

表1射速测试

以射击100次为例,系统识别到成绩94次,94次中与实际成绩一致的有87次,则准确率为 87/94×100%=92.6%,漏报率为(100-94)/100×100%=6%。测试结果可知在约30发/min 的射击速度下,系统基本不出现漏报或者错报的情况。低于30发/min 的射击速度可保证系统的正常运行,一般在训练中也较少出现高于此射击速度的情况。射击速度约60发/min时出现较大漏报率,主要原因是系统信号的传输时延导致的,因为实弹训练射击情况下较少出现该射速,因此该问题不影响系统的正常运行。

5 结语

本文对自动报靶系统的整体硬件结构进行了说明,阐述了图像识别原理,最终通过实验测试验证系统的稳定性和准确性,在特定环境下具备一定的市场应用前景。目前系统实现了激光打靶的自动报靶功能,后续可丰富功能,例如将打靶数据发送到云端,以及多组设备组网进行成绩对比和组网竞赛等功能。

参考文献:

[1]单新云,郝晓剑,姜三平,等. 实弹射击训练系统的设计[J].电子测试,2011(10):66-69.

[2]吴天亮,薛竣文,冯劲,等.基于LabVIEW 的激光自动报靶系统设计[J].光学与光电技术,2019,17(3):38-43.

[3]黎想.新型激光自动报靶系统的软件设计与实现[D].南昌:南昌航空大学,2013.

[4]崔金良,于正林.一种适用于激光模拟射击的自动报靶系统[J].山东工业技术,2019,280(2):143-144+153.

[5]杨剑飞,李宝营,臧克家.激光打靶系统中靶数视频图像采集与自动识别[J].大连工业大学学报,2017(3):231-234.
 

 
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