Автоматизированный оптический контроль поверхности рефлектора FAST с использованием дронов и компьютерного зрения

Прочитано: 194 раз(а)


Сферический радиотелескоп с пятисотметровой апертурой (FAST), также известный как China Sky Eye, является крупнейшим в мире радиотелескопом с одной тарелкой. Его отражатель представляет собой частичную сферу радиусом R=300 м. Плоская частичная сферическая крышка рефлектора имеет диаметр 519,6 м, что в 1,7 раза больше, чем у самого крупного ранее радиотелескопа.

Большая отражающая поверхность делает FAST самым чувствительным радиотелескопом в мире. С его помощью астрономы впервые наблюдали быстрые радиовсплески в Млечном Пути и идентифицировали более 500 новых пульсаров, что в четыре раза превышает общее количество пульсаров, идентифицированных другими телескопами по всему миру. Более интересные и экзотические объекты могут быть обнаружены с помощью FAST.

Однако большая отражающая поверхность более подвержена внешнему повреждению из-за факторов окружающей среды. Рефлектор FAST состоит из 4450 сращенных трехсторонних панелей, изготовленных из алюминия с равномерной перфорацией для уменьшения веса и воздействия ветра. Падающие предметы (например, во время экстремальных явлений , таких как камнепады, сильные ураганы и град) могут привести к серьезным вмятинам и дырам в панелях. Такие дефекты отрицательно сказываются на изучении радиоволн малых длин волн, что требует идеальной поверхности антенны. Любая неравномерность параболы рассеивает эти маленькие волны в сторону от фокуса, вызывая потерю информации.

Следовательно, быстрое обнаружение поверхностных дефектов для своевременного ремонта имеет решающее значение для поддержания нормальной работы FAST. Традиционно это делается путем прямого визуального осмотра. Квалифицированные инспекторы взбираются на отражатель и визуально осматривают всю поверхность, выискивая и заменяя панели с вмятинами и дырами.

Однако эта процедура имеет ряд ограничений. Во-первых, существует опасность доступа к труднодоступным местам высоко над землей. Во-вторых, тщательное изучение тысяч панелей требует больших усилий и времени. В-третьих, процедура в значительной степени зависит от опыта инспекторов и подвержена человеческим ошибкам и несоответствиям.

Средством устранения недостатков ручной проверки в FAST является автоматическая проверка. В новой статье, опубликованной в журнале Light: Advanced Manufacturing , группа ученых во главе с профессором Цзянаном Ли и Тингфа Сюй из Пекинского технологического института сделала первый шаг к автоматизации проверки FAST путем интеграции методов глубокого обучения с технологией дронов.

В качестве первого шага исследовательская группа объединила методы глубокого обучения с использованием дронов для автоматического обнаружения дефектов на поверхности отражателя. В частности, они начали с ручного управления дроном, оснащенным RGB-камерой высокого разрешения, чтобы он летел над поверхностью по заранее определенному маршруту. Во время полета камера снимала и записывала видео состояния поверхности.

Одним из преимуществ улучшенной стабильности полета дронов является то, что записанные видео могут фиксировать много информации о деталях поверхности. Более того, благодаря устройству GPS и модулю RTK на борту платформы дрона каждый видеокадр может быть помечен соответствующим местоположением дрона с точностью до сантиметра. Таким образом, можно легко определить физическое расположение панелей, появляющихся в каждом кадре.

Чтобы решить проблемы поиска поверхностных дефектов на изображениях с дронов, демонстрирующих крупномасштабные вариации и высокое межклассовое сходство, они внедрили простую, но эффективную операцию перекрестного слияния для глубинных детекторов, которая объединяет многоуровневые признаки точечным избирательным образом. для выявления дефектов различного масштаба и типа. Метод перекрестного слияния является легким и эффективным с точки зрения вычислений, что особенно ценно для бортовых приложений дронов.

Будущая работа будет заключаться в реализации алгоритма на встроенных аппаратных платформах для обработки захваченных видео на борту дрона, чтобы сделать систему проверки более автономной и надежной.

Автоматизированный оптический контроль поверхности рефлектора FAST с использованием дронов и компьютерного зрения



Новости партнеров