Открытый доступ
Только для подписчиков
Метод измерения геометрического шума матричных фотоприёмников интеллектуальной системы обнаружения препятствий на пути движения железнодорожного состава
Аннотация
Предложен эмпирический метод измерения геометрического шума матричных фотоприёмников, входящих в состав разработанной интеллектуальной системы обнаружения препятствий на пути движения железнодорожного состава. В качестве эталонного калибровочного поля используется тепловое изображение шпал. Измерение геометрического шума чувствительности и темнового тока основано на выделении уровней однородности эталонного изображения. Результаты экспериментов показали преимущество предложенного метода по сравнению с традиционной двухточечной калибровкой.
Об авторах
Ю. С. Бехтин
Рязанский государственный радиотехнический университет
Россия
Россия
И. Н. Желбаков
Национальный исследовательский университет «МЭИ
Россия
Россия
А. С. Игнатов
Национальный исследовательский университет «МЭИ
Россия
Россия
П. Г. Круг
Национальный исследовательский университет «МЭИ
Россия
Россия
А. А. Лупачёв
Национальный исследовательский университет «МЭИ
Россия
Россия
Список литературы
1. Астратов О. С., Филатов В. Н. видеодатчики в системе обеспечения безопасности движения на железнодорожном переезде // Датчики и системы. 2015. № 2. С. 33-37.
2. Bekhtin Yu., Krug P., Zhelbakov I., Lupachev A. The Neural Network Classifier for Train Barriers Recognition // 4th Intern. Conf. Mechanical Eng., Materials and Energy. 4th ICMEME 2014. Singapore, 2014.
3. Bekhtin Yu, Krug P., Lupachev A., Ostroukh A., Pavelyev S., Zhelbakov I. Identification of Barriers to the Movement of the Train // Intern. J. Signal System Control and Eng. Appl. 2014. V. 7. N. 3. P. 52-60.
4. Hudson R.D. Infrared systems engineering (Book Style). John Wiley, N.Y., 1969.
5. Кругликов С. В. Методы и средства подавления структурных помех многоэлементных фотоприемников // Аналитический обзор № 4628 за 1970-1987 гг. М., 1989.
6. Norton P., Campbell D., Horn S. Third generation of infrared imagers // Proc. SPIE. 2000. V. 4130. P. 226-235.
7. Joseph D., Collins S. Modeling calibration and correction of illumination-dependent fixed pattern noise in logarithmic CMOS image sensor // IEEE Trans. Inst. and Mea. 2001. V. 51. N. 5. P. ?
8. Milton A. F., Barone F. R., Kruer M. R. Influence of non-uniformity on infrared focal plane array performance // Opt. Eng. 1985. V. 24. N. 5. P. 855-862.
9. Ratliff B. M., Hayat M. M., Hardi R. C. An algebraic algorithm for non-uniformity correction in focal plane arrays // J. Opt. Soc. of America. 2002. V.19. N. 9. P. 1737-1745.
10. Eismann M. T., Schwartz C. R. Focal plane array non-linearity and non-uniformity impacts to target detection with thermal infrared imaging spectrometers // Proc. SPIE. 1997. V. 3063. P. 164-173.
11. Смолева С. В., Овчинников В. В. верхнее строение пути: Учеб. пособие. Хабаровск: Изд-во Дальневосточного государственного института путей сообщения, 2011.
12. Bekhtin Yu. S., Gurov V. S., Guryeva M. N. Algorithmic Supply of IR Sensors with FPN using Texture Homogeneity Levels // Рroc. 3rd Mediterranean Conference on Embedded Computing (MECO). Budva, Montenegro, June 15-19, 2014. P. 252-255.
13. Бехтин Ю. С., Баранцев А. А., Соляков В. Н., Медведев А. С. Аппаратно-программный комплекс цифровой обработки сигналов многорядных матричных фотоприемных устройств // Прикладная физика. 2007. № 3. С.77-82.
Рецензия
Для цитирования:
Бехтин Ю.С., Желбаков И.Н., Игнатов А.С., Круг П.Г., Лупачёв А.А. Метод измерения геометрического шума матричных фотоприёмников интеллектуальной системы обнаружения препятствий на пути движения железнодорожного состава. Измерительная техника. 2016;(12):28-32.
Просмотров: 21
Послать статью по эл. почте 