新型浑天仪显示太阳运动轨迹的地球仪Word文件下载.docx
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采用一个聚光程度相对较好、直径
50cm的不锈钢球。
2.
采用一根高为1.5m的笔直细杆,
用以先期测算太阳位置角度。
3.
采用一根高度恒定的金属杆固定摄像头。
4.
采用“环宇飞扬”公司制作的“
201D+”型号摄像头对太阳光点进行定
2.1项目硬件材料
时拍摄。
摄像头实物图如图3所示。
5.采用“海尔”牌笔记本电脑,将摄像头与它相连接。
6.采用一半球形玻璃罩作为“天球”,在其表面安装一系列发光二极管,用电脑控制可演示出任意时间的日月视运行轨迹。
2.2太阳视运行轨迹的记录2.2.1采用X光底片前的制作按事先计划,我们用VisualBasic高级编程语言进行程序编写。
由于此发明需使用电子摄像头,所以首先我们从网上下载了一个摄像控件——AVCapture,用它进行图像的数据处理。
接着就开始了程序的编写,其主要步骤是:
采用上述控件,对电子摄像头拍摄的图像进行预处理,并保存为BMP位图格式。
通过“格式转换”程序,将图像信息打开,通过“图像输入”程序,对它们进行分析,并保存在自己设定的Picture控件内。
编写“文件分析系统”程序,区分BMP位图中的R、G、B三原色,然后将数据读取出来(RGB的数值范围是0~255,而纯白阳光的RGB值很大:
分别是250、255和222。
编写“剥离无关背景”程序,以最大可能地减少周围干扰因素会产生的误差,它的实施方法是:
将图像数据保存在一个二维数组(一系列有关系数据排列的集合,每一个像素都由一个数组名和一个下标表示,用2个下标表示一个数据的方法就称之为“二维数组”)中,此数组中每一个点对应一个相关数据,通过事先选定好的一种背景颜色,计算机会自动执行操作——将与输入值相近的颜色去除掉。
这样,就达到了把无用干扰背景从图像中一层层剥离开的效果,仅留下有用的太阳光点图像。
为提高“背景剥离”的效果和精度,我们又单独设置了3个相互独立的R、G、B分离模块,这
样,与这3原色反差最强烈的数据就会最终以一种更加清晰的效果显示在计算机屏幕上,从而大大提高剥离的准确度,为日后精确锁定打下基础。
为更进一步减少周围环境的干扰——其它光源的反射、散射、漫射,使日后实验测量更精确,我们又编写了一个“过滤噪声”程序,使用此程序可进一步将干扰减少到最小。
(后来的实验证明,这一程序的建立很有必要,因为没采用降噪提取的点效果很差,而降噪后可更准确地定位太阳中心点)。
经剥离后的图像通过下一段程序的逐行逐列分析,能将区域中有数据保存到另一个二维数组中,这样,最后就可得到一个只剩下“0”和“1”两个数字的二维数组(其中“0”表示此像素处没有图像,“1”表示此像素处存在图像)。
经过某一区域上许许多多的“0”和“1”数字的结合,计算机会自动显示一个黑白图像,那就是经过“层层筛选”后,最终被确定的太阳光中心位置。
当计算机通过上述一系列程序得到代表太阳位置的图像后,会自动锁定这个图形的区域范围(即
对图像上有用信息范围的确定):
在不超过边缘的情况下将图像加粗,使特征清晰化,类似Photoshop中的图像处理功能,从而使本来没有封闭的轮廓封闭,有助与物体识别。
获取图像后,计算机自动以不锈钢球体的俯视面建立直角坐标系,并规定Y轴负方向为正南方,
将图像点位置代表的坐标值在另一窗口中显示出来,并最终连成各种曲率的线条,这就是这一天太阳视运动在地面观测者眼中的“轨迹”。
上述过程可以用一个流程图直观地表示,如流程图1所示。
选取摄像头信息
输入被分析图片名称
打开摄像头,自动开始拍摄图像
捕捉画面,存为
BMP文件;
分析位图格式,保存在
Picture控件内,
过滤噪声,进一步过滤
范围锁定,保存当前值与画面
结束
流程图1采用X光底片前计算机程序执行步骤
2.2.2采用X光底片后的制作
本程序编写完成后,我们便开始了实验,其中发现了两个新问题。
第一:
当太阳光照射到不锈钢球表面后,会产生一个很大的光亮块,而不是想像中聚光后的小亮点,以致采用“背景剥离”后得到的光点非常大,用提取几何中心的办法很难精确定位其中心点,具体实验结果如图4、图5所示。
第二:
由于摄像头的参数和规格限制,以及阳光的高亮度,使摄像头在暴露室外拍摄图像的过程中常常得到全白的非正常图像,导致实验无法连续进行。
经分析我们发现,这两个问题都是由于太阳光亮度高、不锈钢球无法聚焦而产生的,若能找到一种可以过滤不相干阳光的方法,就可解决上述问题。
经一番思考,我们想到在观赏日食时,常用滤光片将太阳色球、日冕发出的光过滤掉,就可清晰地看到光球发生日食的全过程。
经上网查询资料,我们了解到在太阳白光的拍摄中,中性滤光片被广泛地采用,而其原理有部分直接来源于医用X光底片。
受这条信息启发,我们决定使用2*2cm的X光底片覆盖在摄像头前部进行拍摄,并对程序作了适当调整:
在RGB模块分离后提取相近点:
把每张图片上每个点的RGB信息放在三维笛卡儿坐标系中,其中,X轴代表像素点的R值,Y轴代表像素点的G值,Z轴代表像素点的B值,由公式:
d=√(X1-X2)2+(Y1-Y2)2+(Z1-Z2)2计算两像素点之间的距离,当它小于某个给定值(实验数据,可调,我们采用的是“50”)时,就是与真实阳光颜色相近的点。
由于每次都对整个图像上所有像素与日光对比,耗时长,又想到图像处理中的动态跟踪技术,我们便考虑根据上一光点的位置进行范围限制,使下一光点在下一次提取中,只需在上一光点周围20x20像素范围内提取即可,同时也排除了其他可能的噪声图像。
至此,软件主界面(MAIN)三色分离后提取出清晰的点,精确定位直角坐标系中X坐标轴与Y坐标轴上的数值。
利用一个TIMER控件进行控时,60秒执行一次循环,即可定时检测日影光点位置变化。
2.2.3算法的优化在实验图像的分析中,我们明显发现在RGB三色模块中,红光下的阳光点特别明显,而蓝光下的阳光点最不明显:
其效果如图6所示,因此我们决定使用RGB单色剥离的方法,来提高计算机的工作效率。
本算法的具体执行过程是:
只将像素点的R值(即大于230的点)认为是太阳光点,这样,不再需要计算三维坐标系中两像素点之间的距离,只要确定两点在X轴(即像素点R值所代表的坐标轴)上的投影位置,使用公式:
d=|X1-X2|计算其距离
即可。
图6RGB三色模块截图
再次试验后我们发现不仅得到的图像非常清晰,而且效果与之前形成强烈反差。
由于改进的程序更加简单、优化,因此排除了大多数干扰。
此外,原来三次平方、一次开方的计算现只需一次减法判别即可,大大减少了计算率,从而使工作时间得到缩短。
算法优化示意如图7所示。
图7(a)算法优化前计算三维坐标系中两点之间的距离
图7(b)
为使本发明可以更好地适应各种场地与环境
的需要,我们又编写了两个与“RGB单色剥离”相并列的程序——“YUV矩阵变换”(将原来的RGB彩色信息转化成只有灰度的黑白图像,这样可以使计算机工作效率大幅提高)与“卷积掩模”(采用1个卷积核子、1个掩模因子与拉普拉斯I型滤波器、拉普拉斯II型滤波器,通过掩模剥离将图像上物体的轮廓特征清晰地显示出来,并存储为一个模块),即可使本项目能根据外界环境变化,自己选择一种最优的方法达到效果。
本程序的界面截图如图8所示。
上述过程也可以用一个流程图直观地进行表示,如流程图2所示。
图8太阳视运行轨迹记录程序界面截图
大。
以下表格1,是我们选取最新的2005年5月11日实验所测得的太阳光点位置在直角坐标系中的相对坐标值(由于篇幅关系,这里以0.5小时为一个单位);
图表1是这一天由太阳不同时刻光点连成的图线轨迹。
图9直角坐标系的取法由于太阳投影点的运动方向与其真实运动方向恰好相反(类似小孔成像原理),因而我们用“数据逆叙”的方法进行转化,转化后的数据如表格2所示,而以此得到的真实太阳视运行轨迹图像如图表2所
示。
坐标轴
时刻
X轴
Y轴
经数据
逆叙后
8:
00
169.692
108.657
53.393
21.019
30
162.386
103.174
60.601
26.469
9:
154.782
97.697
67.891
31.973
147.872
92.220
74.992
37.450
10:
140.582
86.743
82.582
42.927
132.996
81.266
89.596
48.404
11:
125.782
75.789
96.701
53.887
118.592
70.312
103.992
59.358
12:
110.992
64.835
13:
14:
15:
16:
图表2转化后真实太阳视运行轨迹
2.3太阳地平经度和仰角的测量由于不锈钢球是立体的,也就是说其表面是一个曲率不可忽视的弯曲面,因而不便计算太阳“视运动”时变化的地平经度和仰角。
为了实际测量太阳相对于观测者的绝
对位置,我们决定利用“竖杆成影”的办法,在用不锈钢
球对太阳进行轨迹测量、记录的同时,用另一台笔记本电
脑在旁边进行位置角度的测算。
这种方法主要步骤是:
在地上竖一根高1.5米的细杆,当太阳光照射后会在地上形成黑色的日影。
此时,处于杆正上方的另一个数码摄像头会自动拍摄日影图像并输入笔记本电脑,“竖杆成影”法的结构如图10所示。
根据日影的长短与竖杆的长度比值,利用数学中的三角函数等关系式,就可以由程序推算出各时刻
太图10“竖杆成影”法结构示意图
以下表格3,是我们选取最新的、于2005年5月11日所测得的太阳地平经度与仰角的绝对坐标值(由于篇幅关系,这里以0.5小时为一个单位);
图表3、4分别是这一天由太阳不同时刻仰角、地平经度连成的曲线。
角度值
仰角
地平经度
20.9671
339.1947
27.2008
333.8957
31.9900
328.0194
37.1745
321.6670
41.3075
314.0181
45.3068
305.3999
48.9687
295.5030
50.9600
284.3349
52.0117
272.3485
51.4978
260.1098
50.2286
248.6680
47.9683
237.9997
43.3968
229.0010
38.9486
220.9995
33.9989
214.1032
28.6177
208.0794
22.9100
202.7302
60
表格32005-5-11太阳地平经度与仰角
说明:
在计算太阳角度过程中,我们之所以采用较复杂的“霍夫变换”技术,而不采用相对简单的扫描技术,是因为:
后者方法是计算机逐行、逐列对平面图像上的每一个点进行扫描,然后将扫到的区域范围内所有点进行排列,并自动连接相距最远的两个点。
这种方法的缺点是可能会将图像上的干扰点视为有用像素点,导致实验数据出错。
此外,经“霍夫变换”技术处理的数据与图像的拟合程度是最佳的。
扫描方法的示意如图13所示。
2.5“视运行轨迹”与“角度”建立关系
由于太阳“视运行轨迹”是阳光照射在不锈钢球上显示得到的,太阳的地平经度和仰角是阳光形成日影后计算得到的,两者相互独立,所以我们设想对它们的逻辑计算建立关系,这样只需由太阳轨迹的X、Y轴坐标值,即可转化得到同时刻的角度数据,不再需要使用“竖杆成影”法另外测算。
“建立关系”的实施方法是:
我们的实验测算是早晨8:
00--下午16:
00,使用TIMER控件60秒执行一次循环,因此每天的每种数据为480个。
将480个数据分别对应的X、Y轴数值与同时刻的地平经度、仰角进行逻辑计算,从而每天
可以得到480组关系。
在二维数组累加器中,设定计算机自动以(分别表示数组的下界和上界。
然后,经累加而得一个方程组:
(X,Y)1=h
(X,Y)2=θ,其中,h表示太阳的仰角,θ表示太阳的地平经度。
将先期共计10个月的每一天的方程组存在一个文本文件中,作为一个大型数据库,对屏幕上所有点进行排序与关联。
采用三维坐标,将初始化点进行一一对应的算法建立,从而使今后只用不锈钢球接受阳光点,就能同时得到它的“运动轨迹”和地平经度、仰角数据。
X,Y,1TO2)的形式进行排列,其中,1和2
建立算法关系”的界面截图如图14所示。
计算机执行“建立关系”程序的步骤如流程图
流程图3计算机执行“建立关系”程序的步骤
3.进一步完善的方案为检验实验数据的准确度和可靠度,我们决定去天文台索取人工理论计算的太阳地平经度和仰角,将两者进行对比分析,以验证这一系列编程操作和数据实测的成效与否。
4.深入制作
我们在天文台老师帮助下得到了他们提供的数据,又另外建立了一个数据库,将大量数据分门别类
保存其中,然后编写一套“输入程序”,用于将某一时间段内天文台理论计算所得的太阳角度变化进行线
性拟合,从而得到一条曲线,并将其读入VisualBasic工程源程序界面。
若上述曲线与我们的曲线能近
似吻合(考虑大气云团的折射及其他情况可能产生的偏差,两条曲线不可能完全重合),就说明了我们所编制程序的准确性及这套方案施行的可行性和有效性。
为精确对两者进行比较,我们设置了精度对比按钮,它可显示两份数据对比后的平均偏差。
由于天文学上计算方位角有严格方向规定:
地理正东或正西,而我们在学校测量受条件限制,无法做到如此精确的定位,所以难免与理论数据有出入。
但这并不影响数据对比,因为两者总是差一个常数,而变化的斜率相同(经对比发现这个常数值是90゜)。
5.实验数据分析
本项目从2004年6月开始实验,将得到的数据与天文台数据进行对比后,发现基本达到了预期效果。
以下表格4是我们选取最新的、2005年5月11日所测的太阳地平经度和仰角数据与天文台的比较;
图表
5、6分别是将它们绘制后得到的图线。
自测仰角
天文台数据
自测地平经度
20.5535
339.0879
26.3616
333.9657
31.9065
328.2323
37.0948
321.7063
41.8021
314.1880
45.8670
305.4901
00
49.0914
295.5085
30
51.2605
284.3340
52.1897
272.3548
51.7872
260.2287
50.0941
248.6687
47.2652
238.1846
43.5106
228.9777
39.0389
221.0065
34.0270
214.1055
28.6136
208.0743
22.9034
202.7224
图表4自测数据与天文台数据对比
40
20
1234567891011-20
-40
-60
-80
系列1
系列2
系列3
图表52005年5月11日太阳仰角对比
其中,红线为天文台数据,黄线为我们的实测数据,“精度对比”显示误差是0.56。
(太阳的高度角天24小时都有,负值表示它在地平线以下,一般人眼能看到的是在10度以上,所以我们的数据只有段可进行比较)。
90度,但斜率基本
图表62005年5月11日太阳地平经度对比其中,红线为天文台数据,黄线为我们的实测数据,可以发现两者相差的常数为吻合。
“精度对比”显示误差是1.27。
6.月亮的观测月亮的观测采用与太阳相似的技术,在这里不再赘叙。
然而由于月光较暗,因此可以直接用摄像头观测拍摄,无需使用球体。
为了使摄像头的视野能足够大,我们采用3个摄像头并列安置,得到的平面是3者之和。
在月亮位置的识别上,考虑到月亮存在形状变化,因此将算法重点放在图像边缘检测上,这样不仅能确定它的位置,还能根据边缘走向确定月亮形状(即月相)。
在边缘检测上,我们采用卷积掩模结合图像八连判定技术:
其中卷积掩模用来测定边界像素,以此可算出半月、残月、满月的圆心坐标;
八连跟踪边界技术可以获取轮廓走向,将它们与初始图像模版进行对比,即可判定图形的基本形状。
另外,我们还采用了计算图形面积的方法进行辅助判断,具体的分析如图15所示。
满月轮廓边缘大致走向残月轮廓边缘大致走向
图15月亮边缘测定示意图
三.新颖性和实用性
本发明的课题尽管已有制作,但我们所采用的方法是他人没有想到的,具有很多创新点,现分别列举如下:
1.创新点:
(1)与古代制作对比:
与“漏壶转浑天仪”相比,我们的项目完全跳出了机械模式,而大量采用高科技技术:
计算机编程与数码摄像头的数据采集相结合,最终完成发明和制作。
(2)与现代制作(我校同学去年所制做的“能跟着太阳旋转的日晷”)对比:
1)不用造价昂贵的太阳能电池板及电动机带动仪器旋转,而利用不锈钢球反射阳光,即能得到每
时刻太阳相对变化的角度(且不必担心因太阳能电池板位置偏离导致仪器无法精确跟踪);
2)利用高科技手段,由计算机高效、快捷、精确地得到最终数据,避免了由于刻度、光点难以完全吻合而使得数据不够精确,或是个人因素而产生的误差,非常方便;
3)我们的发明可将一天中所有时刻太阳位置变化通
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- 新型 浑天仪 显示 太阳 运动 轨迹 地球仪