测试监控系统频率可防范干扰器

    鉴于目前繁琐的摄像头检查流程、有限的测试周期和复杂的测试内容，为了降低测试人员的工作强度，本文采用视频图像处理技术，提出了一种相机用户界面（UI）的自动测试应用，实验结果表明，该系统能够满足相机功能测试中UI的测试要求，可以有效节省UI测试的时间成本，提高测试效率。本文提出了用CCD摄像机和单片微机组成的系统对雷达角度跟踪性能和指标进行测试的方法，这种方法可以自动记录雷达角度跟踪系统的干扰器误差。它用于在雷达跟踪空中目标时记录目标并评估雷达跟踪质量。

    在该测量监控系统中，雷达天线上的CCD摄像机可使雷达转向。当雷达跟踪步进运动目标时，为测量系统安装的标志灯的坐标在CCD相机的胶片中发生变化。标志灯的轨迹是雷达跟踪性能的阶跃响应曲线。目的和任务：本研究的目的是将噪声功率谱分析（NPSA）应用于质量控制过程中伽马相机的图像，并评估结果。材料和方法：使用Diacam Siemens伽马相机每周质量控制的场均匀性测试图像作为输入资源。在测试期间计算了视野的微分和积分均匀性。使用NPSA算法进一步处理相同的屏蔽器图像，并使用Matlab 7.1实现为软件代码。

    图像均匀性参数的百分比偏差与从NPSA获得的结果进行了定量比较。结果和讨论：我们观察了五个监控摄像头参数（UFOV和CFOV的积分和微分均匀性，以及功率噪声谱的定量估计），并评估了16周内的系统行为。所有结果的图形表示清楚地显示了均匀性行为，其中在初始调整之后，它开始缓慢地偏离原始值，并且在第8次测量之后，它达到了不均匀性10%极限以上的值。随后进行维修保养，在接下来的测量中，三个参数再次达到此不均匀极限。图中的峰值峰值是由于探测器的技术缺陷造成的。在研究期结束时，伽马相机已以可接受的均匀性参数运行。确定表示均匀性变化的曲线图与干扰屏蔽器显示噪声功率谱的曲线图相似，并且它们都显示出二次依赖性。这主要是因为噪声功率谱是由复函数模的平方确定的，复函数模是在