在本文中，研究人員提出了***種基于視覺的引導方法，使用鎖定檢測以減輕濁度的影響，同時屏蔽雜光和噪聲。鎖定檢測方法鎖定位于對接站燈標的閃爍頻率，并消除其他頻率無用光的影響。該方法使用兩個固定頻率發光的信標，安裝在模擬對接站和***個sCMOS相機（鑫圖Dhyana 400BSI）上。概念驗證實驗結果表明，該方法能夠識別不同濁度下的信標，并能有效地剔除不需要的雜散光，而且不需要對基于視覺的引導算法做單獨的圖像處理。

圖1 鎖定檢測原理

圖 (a) 在清澈的水中拍攝的帶有有源光信標的原始圖像，調制頻率為63 Hz，安裝在中間的模擬?？空旧希瑑蓚€背景光源發射頻率為55 Hz和0 Hz。

圖 (b) 將鎖相檢測后的二值化結果應用于63hz。

圖 (c) 將鎖定檢測后的二值化結果應用于55hz。

鑫圖相機推薦

視覺導航技術配合計算機視覺算法能夠在定位精度高、不易被外部探測、可執行多任務等方面優于其他導航技術，但在水下環境中會受到光線的衰減和散射。此外，水下機器人在深海中吹起的泥漿會造成渾濁，這使得基于視覺方法的適用性更具挑戰性。Dhyana 400BSI相機供了實驗所需的靈活性，具有高速和高信噪比，能夠在噪聲中提取微弱的信號，配合軟件獲取圖像的拍攝時間序列以實現lock-in time檢測。