浅谈一种飞机参数显示器的自动测试系统

王洪涛，王纬国，顾敏波，王辉

（国营芜湖机械厂，江苏 芜湖 241000）

参数显示器是飞机座舱中重要的仪表，传统测试采用人工目视检查，由专用设备给出激励信号，存在费时、工作量大、测试结果无法保存、测试过程无法监控的问题。

参数显示器显示界面由垂直画面、水平画面、发动机参数画面及组合画面组成，画面显示信息量大、信息来源广且种类存在较大差别，要完成测试需要的硬件资源比较多，采用传统专用设备花费多、资源浪费，因此本项目基于现场的ATE 完成测试，针对不同的测试需求，仅需要研制相应的TPS（包括测试程序、测试适配器、测试电缆）即可实现部件测试需求，节约了各类仪器资源的采购费用和系统搭建周期，文献[1]基于现场的ATE设计了一套自动飞行控制系统测试系统。

近些年，机器视觉技术在测试领域有了迅速的发展，利用计算机对获取的图像进行分析处理，从图像中识别出有用的信息，进而代替人工目视完成产品测试，具有自动化、客观和高精度的特点。文献[2]介绍了一种飞机下视显示器的测试专用设备，该设备可以完成显示器的功能测试，但显示质量测试，即界面信息读取仍需人工目视检测；文献[3][4]基于机器视觉开发了航空座舱仪表的识别和检测方法，并应用于指针类仪表的检测；文献[5]基于Halcon 与Qt 设计了一套自动分类系统软件，实现真正的机器换人。

本文提出一种基于ATE 与机器视觉技术实现飞机参数显示器自动测试的方法，具有较大的工程应用价值。

1 测试系统硬件架构

飞机参数显示器的自动测试系统硬件架构如图1 所示。硬件系统结构上可分激励信号子系统和图像采集子系统组成。激励信号子系统作用为飞机参数显示器提供激励、工业相机供电、控制电磁阀，图像采集子系统负责飞机参数显示器的界面信息读取。

图1 飞机参数显示器的自动测试系统硬件架构

1.1 激励信号子系统

激励信号形式包括直流模拟信号、交流模拟信号、离散量信号、同步信号和总线信号5 种，由ATE 相应资源产生，具体涉及到的资源见图1。

适配器是连接激励和产品之间的桥梁。通过适配器将激励信号输入到参数显示器上；参数显示器通过适配器将良好信号和画面信息输出到上位机；同时，适配器上设计了信号监控孔，用于辅助排故使用。

1.2 图像采集子系统

图像采集子系统包括图像采集板卡、工业相机、采集装置工装组成。图像采集子系统代替人眼采集飞机参数显示器的画面信息，并将实时采集画面传递给上位机软件用于解算画面信息。

2 测试系统软件架构

系统软件基于Qt 平台设计，图像处理软件基于由Halcon 完成，Halcon 是一套图像处理库，在欧洲以及日本的工业界被认为是具有最佳效能的机器视觉软件。

参数显示器的自动测试系统软件架构如图2 所示，软件总体由管理、功能、图像处理3 部分组成，相对独立。系统管理软件与功能软件构成激励信号子系统的主程序，控制硬件资源产生所需的激励信号以及控制相机完成图像采集。图像处理软件完成对图像的处理并将图像信息识别结果传给系统功能软件。

图2 飞机参数显示器的自动测试系统软件架构

3 图像处理算法研究

参数显示器的画面信息可分为圆盘类指针、带状指针、字符等3 类。图像处理算法主要研究内容有模板建立、模板的匹配以及形状与字符的识别等。本项目测试画面包括功能画面和特殊画面2 种。功能画面指的垂直、水平、发动机参数、组合4 个画面等，特殊画面是指功能画面产生抖动、黑屏等情况，特殊画面需要持续监控并对发生时间做准确记录，不需要单独建立模板。

3.1 模板建立

模板创建流程图如图3 所示。按照功能画面不同创建模板，对模板中需要识别的信息设置感兴趣区域（Region Of Interesting，ROI），用于把输入图像进行归一化的对齐处理。Halcon 提供了多种算子用于创建ROI，包括标准形状、任意形状等，利用图像金字塔监视形状模板。

图3 模板创建流程图

图4 设定0CR 参数

图5 图像采集专用工装

3.2 模板匹配

采用基于形状的模板匹配的方法，优点在于图像在旋转杂置的状况下仍可计算，对于很多干扰因素不敏感，例如，光照变化、聚焦模糊、缩放变化等，仍能识别出目标区域。采用基于形状的模板匹配的方法借助模板匹配算子来完成匹配工作，模板匹配算子功能为在一幅图中找出最佳匹配的模板，返回模板的长、宽和旋转角度，这些值将用于下一步的检测计算。算子中比较重要的2 个参数是最低分值（MinScore）和搜索贪婪度（Greediness）。最低分值用来分析模板的旋转对称和它们之间的相似度，值越大则越相似。搜索贪婪度的值在很大程度上影响着搜索速度，值为0 时则为启发式搜索，安全但速度慢；值为1 时则为不安全搜索，搜索速度最快但不稳定，有可能搜索不到，通常在能够匹配的情况下，尽可能的增大其值。基于形状的模板匹配的方法针对画面中圆盘类指针、带状指针。

3.3 字符识别

参数显示器需要识别的字符种类包括汉字、数字、字母、特殊符号等3 种。字符识别的实现分2 个过程：一是使用字符数据来训练OCR(Optical Character Recognition)分类器过程，二是使用OCR 分类器进行字符识别过程。直接利用已有Halcon 库识别字符，识别率和预期有差别，所以要对分割出的字符进行训练,训练采用支持向量机（SVM）算法作为分类算法，训练完成后生成字符模型文件。

3.4 特殊画面检测

特殊画面匹配采用归一化积相关（NCC）匹配，通过比较参考图像与输入图像在各个位置的相关系数，相关值最大的点就是最佳匹配位置，相关值取得最小值时的行、列方向差值，即为图片沿行（或列）方向的位移。通过计算前后2 帧图像的位移值，判断图像是否发生特殊画面。另外，黑屏检测引入了第二种判定方式，即图像平均灰度值低于设定阈值即判定为黑屏。

4 测试设计

4.1 图像采集子系统选型

图像采集子系统选型的需求如下：

（1）参数显示器需要进行温度贮存试验，相机选择需选择宽温相机。

（2）黑屏、抖动等异常画面可以捕捉，相机帧率需要大于24 帧。

（3）考虑工装尽可能的小的原则，需要选择短焦距镜头。

基于上述需要选择CLM-B2041C-TF000 型相机、ML-3528-43F 型镜头、PXIe-1435 型图像采集卡。图形采集卡与相机通过Camera Link 接口相连。

4.2 图像采集专用工装设计

图像采集专用工装设计主要考虑产品与工装对接简便、对位准确，兼顾考虑加工可行性和体积、重量轻便。通过该工装上7 个电磁阀实现手动画面切换的功能。

4.3 激励设计

图1 中D/A 板卡产生测试所需的直流模拟信号；轴角仿真板卡产生测试所需的同步器信号，同步器信号的激磁信号由程控交流电源提供；程控直流电源为相机和参数显示器提供工作电源；数字IO 板卡产生和采集测试所需的离散量信号；UART 板卡实现与参数显示器的通信以及产生测试所需的UART 信号；ARINC 429 板卡提供测试所需的ARINC 429/419 信号；矩阵开关板卡与通用开关板卡用于测试时通道切换、信号输出控制等。

4.4 软件设计

软件流程如图6 所示。软件测试开始后首先进行身份验证，身份验证通过后系统进行自检。当身份验证和系统自检未通过时退出测试软件。系统自检通过后，根据需要进行自动测试和单项（单画面）测试的选择，自动测试时数据自动保存在报表中，单项测试时根据需要进行数据保存。

图6 软件流程

5 测试实现

系统整体外观如图7 所示。红框部分为适配器，绿框部分为图像采集专用工装，参数显示和相机安装固定在此工装上。测试画面主界面如图8 所示，测试画面主界面主要由4 幅单画面测试选择以及自动测试选择组成。单画面手动测试条件下，测试人员手动控制发送激励信号输出，相机自动识别画面信息；产品自动测试条件下，计算机根据测试工艺控制激励信号输出，相机自动识别画面信息，并自动保存画面信息，测试过程不需要人的参与。

图7 系统整体外观

图8 测试画面主界面

6 结语

本项目使用机器视觉代替人工检测，填补了特种显示器信息读取与检测领域缺少智能检测方式的空白，优点突出，目前已经应用于测试现场，效果良好。由于ATE扩展性强、软件易修改，本项目成果可以向其他航空仪表推广，具有很高的经济价值和使用价值。

在实际测试过程中发现，如果参数显示器和相机定位产生一定偏移，某些ROI 的测量结果将不准确，项目鲁棒性有待进一步优化。