基于准直传感器的微型靶丸姿态检测与定位方法研究——论文

1、项目名称 基于准直传感器的微型靶丸姿态检测与定位方法研究 项目负责人（签名） 所在学校（盖章） “研究类别”含义： 基础研究：指为获得关于现象和可观察事实的基本原理及新知识而进行的实验性和理论性工作，它不以任何专门或特定的应用或使用为目的。 应用研究：指为获得新知识而进行的创造性的研究，它主要是针对某一特定的实际目的或目标。 试验发展：指利用从科学研究和实际经验中所获得的现有知识、生产新材料、新产品、新装置、新流程和新方法，或对现有的材料、产品、装置、流程、方法进行本质性的改进而进行的系统性工作。 推广应用、科技服务：指与研究与发展活动相关并有助于科学技术知识的产生、传播和应用的活动。研究项目

2、项目名称基于准直传感器的微型靶丸姿态检测与定位方法研究研究类别21.基础研究 2.应用研究 3.试验发展 4.推广应用 5.科技服务依托的一级学科机械工程成果形式论文起止时间 2014年3月到2016年12月经费申请总额2万元其他经费及其来源自筹项目负责人姓 名职 称工作单位电子邮箱项除目负组责主人要外成五员名姓名职称学位专业工作单位承担任务本人签名项目负责人近三年来承担的研究项目项目名称项目来源起止年月排名进展 介入式内窥镜镜体形状感知及其与结肠耦合形变模型研究(项目编号：2013A610048）宁波市科技局2013.3-2014.121/6进展中宁波市自然科学基金项目“基于水镊微流场的固体

3、微粒运动特性研究”（项目编号：2011A610155）宁波市科技局2011.01-2012.122/4已结题多路激光自准中的图像分类与不确定性研究（项目编号：GY112220）宁波大红鹰学院2011.6-2013.101/6已结题项目负责人为第一署名人的代表性成果成果名称成果来源获得时间排名等级论文：On Vision-Based Orientation Detection Analysis of Industrial Object with Circular-Shape Features（2012年EI检索）科技工作成果奖三等奖宁波大红鹰学院2013.31校级宁波市自然基金项目：介入式内窥镜

4、镜体形状感知及其与结肠耦合形变模型研究，科技工作成果奖三等奖科技工作成果奖 三等奖2014.31校级1 本项目研究意义及国内外同类研究工作现状（附主要参考文献及出处）：1.1本项目研究意义激光核聚变装置是规模最大的一类激光系统，为了确保核聚变装置系统每次运行时，从振荡器发出的激光束能够稳定、精确地穿过预放大器、主放大器、倍频器、靶室，并将多路激光聚集到一点精确地照射到微型靶丸上，从而达到进行核物理实验所需的密度与能量，在整个过程中，高能量激光的自动准直是关键的一个过程，需要对多路高精度激光的位置进行无误差检测3，如果激光束不能准确的打到指定的目标靶上，会造成对终端光学组件的破坏。因此在激光准直

5、测量之前，需要采用模拟光检验每个激光点是否击中所指定的目标靶的检测范围之内，然后利用激光进行自动准直45。靶准直传感器作为惯性约束核聚变实验装置中的一个重要光学检测传感元件，目的是将多路激光引导到靶室的中心实现可控核聚变。靶准直传感器在系统装置中主要有两个作用：1）靶丸定位，2）模拟光位置检测分析。在靶丸定位之前，首先利用正交布置的远望瞄准监视系统（CCRS1和CCRS2），将TAS（Target Alignment Sensor: 靶准直传感器）置于真空靶室的中心，建立稳定可靠的靶室参考中心，再利用CCRS1和CCRS2以及装调后的TAS，使靶室参考中心与TAS的中心一致，然后通过TAS监视

6、靶的姿态并进行模拟光的瞄准。靶准直传感器通过一系列的光学系统及驱动装置被放置于圆形靶室的中心，微型靶丸作为核聚变的载体通过靶架从靶室外移送到靶室中心，这个过程必须满足一定的位姿精度，定位平移精度1m，定位姿态精度1Rad。由于定位精度极高，且受到CCD、光照及靶室尺寸的限制，微型靶丸的姿态定位异常困难，因此实现靶孔直径只有200m的柱腔靶的姿态定位是目前急需解决的问题。如果柱状靶定位不准确，定位误差不在所允许的范围内，将导致激光打靶偏差，影响打靶的能量，无法实现对激光能量控制，情况严重会损坏整个靶室系统，因此如何实现微型靶的姿态定位检测是整个靶室系统的核心问题6。本课题拟通过靶准直传感器组件装

7、置来完成整个微型靶丸的位姿定位，目前同一类的微型目标的高精度姿态检测方法在超精密加工以及自动化生产设备中也有应用前景7。该类技术目前由于精度问题，应用受到了限制，因此必须通过提高视觉检测精度和稳定性来实现。通过这些基础技术的研究来解决视觉系统对微型目标的姿态检测在惯性约束核聚变实验装置中及在高精度自动化装备中具有重要的研究意义。1.2国内外同类研究现状最早利用视觉技术对微型靶丸进行姿态检测的方法是美国的劳伦斯利弗莫尔国家实验室提出来的，该方法是通过视觉技术检测靶丸两个端面靶孔的中心位置来调整靶的姿态，目前该方法在激光准直系统运用较多，国际上的大部分靶准直传感器设计都基于该技术。该技术对于靶孔直

8、径在毫米级以上的大型靶丸，其检测精度可以满足要求。但对于直径在100m级微型靶丸，其检测精度受光学分辨率、光学照度、靶准直传感器自身的加工精度以及安装精度影响较大。目前国内的高功率激光打靶孔直径大部分在200m级的范围内，在这个领域涉及的研究相对较少，对于影响微型靶丸姿态检测的精度因素还未形成完整的理论系统，因此本课题提出了基于视觉的微型靶丸（靶丸孔径200m）的高精度姿态检测与定位技术。参考文献：1. 江少恩, 丁永坤, 缪文勇,等.我国激光惯性约束聚变实验研究进展J. 中国科学, 2009, 11(39):1571-1583.2. 朱健强. 中国的神光神光高功率激光实验装置 J. 自然杂志

9、，2006，28(5)：271-273.3. K. C. Wilhlelmsen, A. A. S. Awwal, el at. Automatic Alignment System for the National Ignition FacilityC. International Conference on Accelerator and Large Experimental Physics Control Systems, Knoxville, TN, United States, 2007. 4. M. M. Spaeth, K. R. Manes, C. C. Widmayer, e

10、l at, “National Ignition Facility wavefront requirements and optical architecture,” Optical Engineering, Vol. 43, pp. 2854-2865, 2004.5. J. V. Candy, W. A. McClay, el at. “Optimal position estimation for the automatic alignment of a high energy laser”, Journal of Optical Society of America A, Vol. 2

11、2, pp. 1348-1356, 2005.6. 李富全，袁晓东，刘昌孝. ICF 实验中的靶识别技术 J. 光电工程，2004，31(5)：14-16.7. Wilhlelmsen K，Awwal A，Ferguson W，et al. Automatic Alignment System for the National Ignition Facility C. Accelerator and Large Experimental Physics Control systems，Knoxville，TN，United States，Oct 14，2007.8. 刘炳国,刘国栋,浦昭邦,等

12、.惯性约束聚变束靶耦合的监测及精度分析J.光学精密工程, 2009, 17(3):542-548.9. The OMEGA target-positioning system R. Rochester：LLE，1997：145-159.10. Boege Steven J，Erlan S，Clifford J，et al. NIF pointing and centering systems and target alignment using a 351 nm laser source J.SPIE, 1997, 3047: 248-258. 11. 戴亚平，黄关龙，李学春，等. 用相关测量

13、技术实现精确靶定位技术研究 J. 中国激光，2000，27(2)：136-139.12. 李富全，袁晓东，刘昌孝. ICF 实验中的靶识别技术 J. 光电工程，2004，31(5)：14-16.13. K. C. Wilhlelmsen, A. A. S. Awwal, el at. Automatic Alignment System for the National Ignition FacilityC. International Conference on Accelerator and Large Experimental Physics Control Systems, Knoxv

14、ille, TN, United States, 2007. 14. 刘炳国,刘国栋,浦昭邦,等.惯性约束聚变束靶耦合的监测及精度分析J.光学精密工程, 2009, 17(3):542-548.15. 张广军, 尚鸿雁等. 激光自准直测角中零位畸变模型及仿真研究J ,机械工程学报,2006, 42(5)：64 - 68.16. 刘国栋，浦昭邦等. 惯性约束核聚变靶场监测系统空间坐标系的建立与标定方法，光学技术J,2004, 30(2), 204-208.17. 尚鸿雁,激光自准直测量系统建模方法研究J ,测试技术学报,2007, 21(1): 6-12.18. Lijun Bao, Zhuo

15、Zhang, Guodong Liu, el at. ICF laser target alignment sensor calibration systemC. Proceedings of the SPIE - The International Society for Optical Engineering, 2007, 6595: 65951K.19. 曲学军，张璐，张凌云基于新的成像模型的摄像机标定与三维重建J. 仪器仪表学报, 2011, 32(8): 1830-1836.20. Jing Li Feng Yuan Zhen Li. A new method for calibra

16、ting multi-linear CCD in spatial objects exterior orientation measurement J. Journal of Information Hiding and Multimedia Signal Processing, 2011, 2(2): 185-191.21. F. Gazzani. Performance of a 7-parameter DLT method for the calibration of stereo photogrammetric systems using 1-D transducers J. Biom

17、ed. Eng, vol. 14, pp. 476-482, 1992.22. W. A. McClay III, A. A. S. Awwal, el at. “Evaluation of laser-based alignment algorithms under additive random and diffraction noise,” in Photonic Devices and Algorithms for Computing VI , Proc. of SPIE 5556 (SPIE Bellingham, WA, 2004), pp. 243-248.23. J.V. Ca

18、ndy, el at, “Detection of off-normal images for NIF automatic alignment” , in Photonic Devices and Algorithms for Computing VII, Proc. of SPIE Vol. 5907, pp. 59070B-1 - 59070B-12, 2005.24. Kachouri R, Djemal K, Maaref H .Multi-model classification method in heterogeneous image databases J, PATTERN R

19、ECOGNITION, 2010, 43(12): 4077-4088.25. A. A. S. Awwal, C. Law, el at “Commissioning of the off normal processor for NIF alignment images under varying imaging conditions,” in Proceedings of the Sixth Trilaboratory Engineering Conference, p. 16, Monterey, CA, September 12-15, 2005.2 主要研究内容、目标、方案和进度及

20、拟解决的关键问题：2.1本项目的主要研究内容1）基于贝叶斯技术的图像分类方法建立，实现动态靶丸图像的分类与评估（1）对二维靶丸端面图像降维，获得图像的一维特征参数；（2）分析图像一维特征参数的特征值，利用概率密度函数分析图像的特性，图像特性确定后通过图像的子特性对图像进行分类，判断靶丸图像的中心点参数是否可信。2）采用基于亚像素梯度矢量霍夫变化方法对靶丸中心进行提取（1）梯度矢量霍夫变化方法的靶丸中心的理论推导；（2）不同光学照度、空气扰动条件下靶孔中心点位置检测的不确定性分析。3）靶准直传感器组件加工精度及封装误差对靶丸姿态检测影响与修正（1）建立CCD封装后误差分析的数学模型，通过误差分析

21、模型建立靶丸姿态检测的修正方法；（2）建立基于两端面中心点的微型靶姿态求解方法。2.2本项目的研究目标1）构建靶准直传感器的微型靶高精度姿态检测与定位实验平台；2）建立基于贝叶斯技术的图像分类方法，实现对动态靶丸图像分类与评估；3）揭示靶面图像针孔中心位置与微型靶姿态之间的关系。2.3本项目的研究方案1）靶准直传感器硬件系统构建建立微型靶丸的姿态检测模拟平台，提供靶丸的六维监视，该平台具有高稳定性,系统结构如图1所示。六维监视由三组正交的A-CCD、B-CCD和C-CCD面阵组件完成，其中A与B同轴，C与AB处于同一平面，各自成像透镜光轴构成二维正交的直角坐标系。对于柱腔靶而言，A与B构成的轴

22、实现二维的平移和二维俯仰、方位角度监视，C垂直于AB实现一维平移和一维旋转角度监视。对于每组CCD组件的成像面要求精确小于2m，其中CCD组件的物像共轭距为40mm，成像倍率为2倍，视场范围为3mm x3mm，成像透镜景深为3m。微型靶姿态硬件检测组件由于受加工误差、封装误差及光学误差等影响需建立模拟平台的误差标定系统，从而保证B和A的调节范围在-25mm，同轴度小于80Rad，C的调节范围为-12mm与AB垂直度小于80Rad。图1 微型靶丸姿态检测模拟平台示意图2）靶准直传感器中CCD相对位姿标定模型CCD封装后的相对位置标定系统必须满足严格的装配精度，当CCD调整到最佳位置后，要求对装配

23、精度进行评估，因此需建立CCD封装后的相对位置标定算法的数学模型。在ICF实验装置中，靶准直传感器姿态检测对象主要针对柱状靶，其姿态求解方法是利用靶端面图像中心点在两CCD图像坐标系下的图像点进行求解，但是这两个点处于不同图像坐标系下，无法进行计算，因此需把这两个图像点统一到同一全局坐标下进行分析，而能够将两个图像点统一到全局坐标系下的前提是A-CCD、B-CCD之间的位姿关系已知。考虑到靶准直传感器装调完成后，CCD的安装误差、镜头的安装误差均会影响到B-CCD的靶面中心在A-CCD上的位置，因此采用了精确的光学手段和数学计算方法标定两CCD之间位姿关系及误差校准。本课题提出的标定实验方法为

24、：利用步距精度为50nm的六自由度送靶机构，将直径为0.8mm微型靶球送入到靶准直传感器中，并分别置于16处不同位置，依靠送靶机构和分析图像聚焦度来保证微型球靶始终保持在两CCD的像面中心，从而使16个不同的位置点形成一个平面，减少因靶球位置误差形成对CCD单应性矩阵计算的影响。利用提出的均值漂移图像分析算法分别提取16幅图像中靶球的中心点后并集于同一幅图像中。微型球靶在A-CCD、B-CCD上都会呈现靶面图像，因此可以形成2个4X4的点阵矩阵，并通过点阵矩阵建立反应点与点之间映射关系的单应性矩阵，且两CCD之间的光轴同轴度误差、镜头的安装误差都会反应在整个单应矩阵中。3）微型靶端面中心点检测

25、方法与不确定分析利用基于梯度矢量的霍夫变换法检测靶丸端面的中心点，并分析中心点位置的不确定度的大小是否满足姿态检测的精度。标靶系统定位的目的是将标靶通过靶准直传感器放入到指定的靶室中，而标靶在植入的过程中，需要对标靶进行监控。在检测的过程中，主要通过图1中的上、下CCD以及侧面CCD进行定位分析。前期研究发现，对于靶面的针孔图像的中心位置检测是确定标靶姿态的重要参数，它的精确度直接影响到整个靶丸的姿态检测，从而影响激光的准直系统。在本研究中，提出基于梯度矢量的霍夫变换的标靶针孔中心点检测，广义的霍夫变化10的基本原理为将图像空间转换为参数空间，需要解决的参数为针孔中心(a,b)以及圆的半径r，

26、针孔半径r是确定的值，因此，只需求解圆心的位置参数(a,b)。基于矢量梯度的霍夫变化求解圆的参数，算法流程如图2所示。在处理时首先将图像空间转化为参数空间，得到矢量梯度参数，将矢量梯度进行配对，计算两个方向矢量的交点后，对另外剩余的矢量梯度配对并计算交叉点，最后将图像中最亮的检测位置点作为圆形的中心。图2 基于矢量梯度的霍夫变化靶面中心检测流程图4）靶丸姿态检测模型构建靶丸姿态通过靶孔中心的二维位置获得，靶孔中心点的检测误差对姿态的影响需要建立合适的数学模型进行分析。靶丸的两个靶面全部或者部分在CCD检测范围时，根据柱状靶两端面图象利用双立方插值方法可精确计算出两靶面针孔中心点，并求解靶丸姿态

27、。根据如图3所示靶丸在准直传感器中的位姿关系，Target position1和 Target position2分别为靶丸两端面在A-CCD和B-CCD上提取的靶孔中心点， Fiducial marker1和 Fiducial marker2分别为A、B两CCD的中心基准点（标定后A-CCD、B-CCD的理论中心点）。靶丸经过姿态和位置调整后，从图像上提取的靶丸中心点应与中心基准点重合，为便于求解运算，利用标定后的靶准直传感器中A-CCD与B-CCD之间的位姿关系，将B-CCD上被测目标点的坐标值映射到A-CCD上。靶丸的一个端面中心点在A-CCD上坐标值。靶丸的另一个端面中心点在A-CCD

28、上坐标值映射到B-CCD上的坐标值为，根据这两个位置参数确定靶丸的姿态参数，包括方位角和俯仰角。如果姿态调整精确，两位置点，应重合于。姿态调整有两种方案可供选择如图3所示，一种方案为先调整旋转角，然后调整方位角，用虚线表示；另一种方案为先调整俯仰角，然后调整方位角，用实线表示。本课题研究中，姿态调整选择第一种调整方案。 图3 靶面中心点、基准点以及姿态调整方案5）微型靶端面图像聚焦程度对靶孔中心点检测的影响在靶丸图像中心点的检测过程中，靶丸图像是否聚焦对中心点的检测精度将造成影响。聚焦度函数建立首先要解决的问题是对聚焦度函数的定义，通过计算某种值来评价图像的质量。比较一副聚焦图像和离焦图像时，

29、其不同点在于空域中的高频能量不同。离焦图像意味着高频的衰减，而高频能量点一般位于图像的边缘点上。传统的图像聚焦方法包括基于图像的微分方法、基于相关函数的测量方法等。传统聚焦度计算方法在噪点较多的显微图像下难以实现自动聚焦，因此要研究基于显微图像的聚焦优化计算方法。对于某一类图像的最优聚焦度评估方法在于：在一定的离焦距离内，聚焦度获得的曲线满足一定的单一性，即在显微图像从离焦图像到聚焦图像的过程中，聚焦度值单调递增，为了便于图像分析，需将聚焦度值归一到0-1之间，以便利用曲线对图像聚焦度进行分析。显微图像聚焦是一个自动过程，通过聚焦度计算，可测量每一个物距在变化过程中的图像聚焦程度的相对大小，通

30、过相对大小的判断来确定物距的位置，整个聚焦的过程需要一定时间进行分析计算。传统的攀爬方法是以一定步长进行搜索，通过全局判断，记录最大聚焦图像所处的位置，然后利用电机驱动装置将靶丸移动到所处的位置。这种方法非常耗时，本研究提出一种自适应步长调整的最优快速自动聚焦方法。该方法必须满足以下条件：通过最少的计算量来获取聚焦度的最大值，并能够从任何位置开始分析计算，整个自动聚焦流程图如图4所示。图4 自动聚焦流程图6）模拟激光打靶验证实验基于三维视觉微型靶丸姿态调整的研究，其目标是为了让激光打入到微型靶孔的中心，对高功率激光能量实现可控，从而实现可控核聚变。模拟光检测的目的是当标靶放置到TAS中指定的位

31、置后，利用功率较小的模拟光进行激光打靶前的测试分析实验，通过实验确定激光是否能够准确打入到指定的区域，一般区域范围为600m。模拟光未经过放大镜头直接经过反射镜打入到CCD的，靶孔图像经过透镜放大的区域，并非为实际的靶孔区，实际的靶孔区为放大靶孔的一半，而靶孔中心点位置不变，如图5模拟光的入射位置分析图所示，图中外圆为经过透镜后放大的靶孔区（白色区域），内圆为实际的靶孔区（灰色区域），直径为放大靶孔区直径的一半。当光斑入射到CCD面上后，如何检测光斑中心位置来判断该模拟光是否打入到实际的靶孔内，而模拟光是否聚焦采用分析光斑轮廓大小的方法进行判断都是该系统将要解决的问题 。图5 模拟光的入射位置

32、分析2.4本项目的研究拟解决的关键问题以基于视觉的微型靶丸的姿态检测将要解决的问题为基础， 拟解决以下关键技术：1）靶丸图像的分类方法研究CCD检测单元检测到环形光源照射到靶面上反射过来的光强，如果光照强度太大，从靶面上反射过来的光会使CCD达到饱和，这种情况会影响到靶丸中心点的检测。另外由于靶丸自身的光洁度及加工精度的影响，容易造成靶面图像分区不明确，从而对靶孔中心点的检测造成影响，因此如何评判靶丸图像的质量需要建立图像的分类机制9。图像分类的目的是通过对检测到的靶丸图像进行评估，判断该图像是否可以作为靶孔中心点的提取图像。拟采用的方法是通过对二维图像降维，得到图像的一维参数特性，然后对一维

33、的特征值进行分析，利用灰度图像通过概率密度函数来分析图像的特性，当这种图像特性确定之后，接下来通过图像的子特性对图像进行分类。采用多假设决策理论进行分类，通过建立规则库对图像进行分类，利用算法通过观测空间把图像分类到相应的空间中。为了使整个分类更精确，定义多个处理单元， 首先定义图像信息I(x,y)，它表示的是靶丸图像，通过对靶丸图像的特性分析，利用矢量表示图像的一系列的特性，利用其中的子特性对图像进行分类。通过直方图提取图像的特性，把图像转换为概率密度函数。利用贝叶斯规则及先验信息通过似然估计提供给后验概率估计，该概率用来对图像进行分类。这样可以得到：对于给定的检测图像，其属于类的概率。靶丸

34、图像特征是用来区分激光束的正常图像和非正常图像的一个参数，为了使它们之间有一个对比关系，必须将二维图像转化为一维参数进行分析，亦即图像的二维空间向一维空间的转换。贝叶斯分类之后，可以剔除那些非正常的准直图像，但由于某些原因这些图像可能会变形，因此可能会具备不期望的特性，这些特性可能导致准直算法对激光束的位置的估计很差，因此在算法设计时需要满足更大的误差来完成特性的检测。整个图像分类算法的过程可以描述为如下三个方面：（1）将图像的二维参数转化为一维的直方图函数；（2）估计非正常图像的特征矢量；（3）利用决定图像属于哪一类。2）CCD组件封装的安装误差标定及误差消除数学模型的建立微型靶丸高精度位姿

35、检测组件必须满足特定的加工精度和安装精度，定位精度小于8m，同轴度精度小于80Rad。由于加工误差和安装误差的存在，当微型靶丸检测组件装备完成之后，需对其精度进行测定，特别是A&B-CCD同轴度及与C-CCD之间的垂直度的关系，如果不标定会影响靶丸姿态的检测精度，因此必须建立起该组件CCD之间的位姿关系。考虑到CCD自身具备的检测功能，拟采用高精度直径为200m的球形靶丸分别在A-CCD和B-CCD都能聚焦的情况下，在N(N>8)个不同的位置上形成球型靶图像，建立起A-CCD和B-CCD之间的二维图像点的映射矩阵，通过映射矩阵的优化求解方法，得到A-CCD和B-CCD之间的位姿关

36、系，把A-CCD和B-CCD的图像点转换在同一空间坐标系中，通过同一坐标系的空间点求解出靶丸的姿态。A-CCD和B-CCD之间的位姿关系反应在映射矩阵中，安装误差及光学误差也反应在映射矩阵中，因此消除了整个组件产生的安装误差。2.5本项目的研究总体安排及进度2014.03 -2014.12：对微型靶丸姿态检测中的三大关键技术进行理论上分析，包括：光源照度大小对靶孔中心位置点检测的影响分析；靶孔中心的位置点检测及不确定分析；CCD封装组件的安装误差标定及误差消除数学模型的建立。2015.01-2015.12：建立微型靶丸的姿态检测样机平台及软件系统，在该平台进行靶丸姿态的检测分析为后续的研究做铺

37、垫。2016.01-2016.12：在样机平台的基础上进行靶丸姿态的真实检测分析，根据实验结果对所提出的方法进行修正，并对提出的方法理论进行评估分析并做相应的改进。上述计划进度和研究内容可能会随着项目的进展做适当调整，如论文的撰写会穿插进行。3与本项目有关的工作条件（包括研究工作基础、实验条件等）申请人自2002年起开始从事检测技术、图像分析技术方面的研究工作，完成了一套基于USB口的金属磁记忆无损检测系统的设计，并在进给机构的可变径结构研究、控制电机的开发上有一定的理论基础和实践经验。在图像分析检测方面，提出的均值漂移方法在石油管道缺陷分析中得以实现，并成功将相关技术应用到工业自动化设备中的

38、工件姿态定位分析中。目前已主持完成浙江省教育厅科研项目一项，主持在研宁波市自然基金项目一项，参与其它各类课题的研究数项，发表论文多篇，具有较强的科研能力。课题组具有丰富的工作基础，较强的科研能力。能够保障课题的顺利实施。与课题相关论文：【1】 The 3D shape analysis of elastic rod in shape sensing medical robot systemC. CIEEE International Conference on Robotics and Biomimetics, 2010:1014-1018.(EI检索，检索号：20111313856171)【

39、2】 On vision-based orientation detection method of rigid-bodyC. Intetnational symposium on computer science and technology, 2009,348-352.(CPCI-S检索，检索号：ISI：000290688600095)【3】 On vision-based orientation detection analysis of industrial object with circular-shape FeaturesC. Applied Mechanics and Materials, 2012, 190-191: 710-714.(EI检索，检索号：20124215573296)【4】 基于PID控制器燃烧室的过程控制，科技通报J， Vol. 29, No.6, 2013.6,p 176-178【5】 基于PID的4CrW2Si钢离子氮化性能研究，热加工工艺J，Vol. 42, No.14