【摘 要】
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航空发动机尾喷管边缘特征可为航空发动机地面试验提供精确可靠的尾喷管数据信息,用以改善发动机性能。尾喷管边缘检测方法的研究对于航空发动机的发展有着重要的研究意义和实践价值。本文针对特定对象——航空发动机尾喷管,展开了边缘检测算法的研究。主要研究内容以及成果如下:（1）本文从边缘检测任务出发,叙述了完成此工作需要的理论基础。首先详细介绍了基于传统算法的边缘检测原理及其优缺点,然后研究了用于边缘特征提取
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航空发动机尾喷管边缘特征可为航空发动机地面试验提供精确可靠的尾喷管数据信息,用以改善发动机性能。尾喷管边缘检测方法的研究对于航空发动机的发展有着重要的研究意义和实践价值。本文针对特定对象——航空发动机尾喷管,展开了边缘检测算法的研究。主要研究内容以及成果如下:（1）本文从边缘检测任务出发,叙述了完成此工作需要的理论基础。首先详细介绍了基于传统算法的边缘检测原理及其优缺点,然后研究了用于边缘特征提取的神经网络组成结构、计算原理和基本功能。（2）针对传统Canny算法存在的噪声干扰、边缘漏检等问题,提出了改进Canny边缘检测算法。结合尾喷管的特点及其应用环境,提出了改进MSR图像增强算法。先通过图像增强预处理来提高其清晰度,再进行边缘检测。实验结果表明,本文所提出的算法能够有效的抑制噪声,检测平均准确率为0.663,比传统Canny算法提高13.6%。（3）针对原始HED算法输出边缘粗糙、计算参数量大的问题,提出了基于改进HED的尾喷管图像边缘检测算法。从深度学习的角度出发,构建尾喷管图像的边缘提取网络,制作尾喷管数据集。此外本文还加入了Hilditch边缘细化算法以提高边缘检测的精度。在BSDS500数据集上训练实验,结果表明:改进HED算法与传统的HED算法比较,F1-score提高了2.79%,训练参数量降低了64%;与RCF算法比较,F1-score提高了0.5%。在自制尾喷管数据集上的测试实验显示:改进HED算法F1-score为0.820,边缘检测时间为0.29秒/张。由此可以看出,改进HED算法在尾喷管边缘检测的精确度和效率方面表现良好。本文对航空发动机尾喷管边缘检测方法进行研究,提出了改进Canny和改进HED的边缘检测算法。通过实验对比分析,从边缘检测准确度、检测效率等方面综合考虑,改进HED算法在尾喷管图像边缘检测中性能最好。
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