摘要：随着汽车工业的不断发展，越来越多的汽车试验中已经开始采用机器视觉来提高试验的精度和自动化程度。文章从我国汽车行业的现实水平出发，阐述了机器视觉系统在汽车检测领域内的发展状况，并具体介绍几种目前常用的机器视觉系统的结构和原理。
关键词：机器视觉；汽车试验；应用
前言
为提高汽车试验的精度和自动化程度，试验过程中可以采用机器视觉来提高试验效率和试验结果的准确性。试验中采用摄像机对被测量物体进行图像采集，由计算机对所采集的图像进行相关处理得到试验结果。试验过程能够实现自动化测量和自动记录试验数据，试验结果的准确性要高于传统的人工测量方法。因此，基于机器视觉的测量方法在汽车试验领域能够得到广泛的应用和发展。
1、机器视觉系统的基本组成
机器视觉系统主要由摄像机、图像采集卡、计算机、图像处理软件及数据输出装置组成。系统的基本框图，如图1所示。
图1
根据选用摄像机的不同系统构成有一定的差异，如果选择数字摄像机则系统中不需要图像采集卡。机器视觉系统中所使用的摄像机一般为CMOS型或CCD型的数字摄像机。通常来讲CCD摄像机的分辨率高、响应速度快、具有较好的动态稳定性，但容易因饱和而造成拖尾现象，CMOS摄像机不易饱和但图像质量略有欠缺。图像采集卡的作用是根据CPU的指令采集摄像机传输过来的图像，同时通过PCI或PCI-X总线将所采集到图像送入到CPU中。
2、机器视觉在汽车试验中的典型应用
2.1机器视觉在车辆几何尺寸测量中的应用
利用机器视觉原理可以实现对汽车尺寸参数的快速、准确及自动化测量。其实现过程如下：首先将各测量仪器空间位置固定，主要是摄像机的位置和车辆停放位置的确定；接下来要进行空间三维坐标的标定，确定各摄像机及车辆在空间系统中的坐标。测量过程中，将试验车辆停放在指定区域，然后开启摄像机对车辆进行图像采集。一般系统中均采用多台CCD摄像机从不同角度对车辆进行拍摄。图像采集完成之后，由计算机中的图像处理软件对图像进行处理，得到车辆的“兴趣”点的坐标，对坐标进行简单的数学运算就能准确的得到车辆的相关尺寸参数。图像处理软件的核心及难点是三维图像的重构，一般采用双目立体视觉的原理对平面图像进行重构。双目立体视觉指的是采用2个CCD摄像机从不同角度对同一物体进行拍摄，得到2幅图片，然后进行空间坐标变换。从被测量物的三维世界坐标(Xf,Yf,Zf)到计算机图像坐标(X，Y)的变换过程如下：1）从物体三维世界坐标(Xf，Yf，Zf)到摄像机三维坐标(a，b，c)的变换
2.2机器视觉在前轮定位参数测定中的应用
利用机器视觉原理能够实现对前轮定位参数进行快速准确的检测。当该检测系统逐渐完善以后，在现在的汽车综合性能检测线上，增加该系统后检测线给出的检测结果能够更加全面的反映汽车的总体性能，提高汽车综合性能检测线的检测效率。具体的检测原理是：当汽车静止时使用面阵CCD摄像机对前轮的相关部位进行图像采集，然后让汽车向前行驶很短的一段距离，再对前轮进行图像采集。对于车轮上的一点，车轮转动过程中，它的运动可以分解为绕着通过摄像机坐标系原点的轴旋转运动以及自身的平移运动。对前后两次拍摄的照片进行分析运算得到车轮旋转轴线与摄像机坐标系X轴，Y轴，Z轴的夹角a，b，c。调整摄像机的安装位置和拍摄角度使得摄像机坐标系中的Z轴垂直于水平面向上,X轴指向汽车的前进方向,Y轴垂直于OXZ平面指向汽车左侧,则c-90°为车轮外倾角,旋转轴线与OYZ平面之间的夹角为前束。同理,当汽车前轮向左或向右转动一个角度时,利用相同的方法能得到主销内倾和主销后倾角。
2.3机器视觉在客车车厢防雨密封性试验中的应用
客车车厢的防水密封性主要由一些装置密封不严造成，如空调、换气扇及安全出口等。另外车身蒙皮焊接时形成的焊缝以及安装螺钉时形成的裂缝也会对车身的防水密封性造成很大的影响。从这些因素出发，可以认为裂缝的数量、位置及宽度可以反映客车车厢的密封性，这样就能够利用机器视觉进行客车车厢密封性检测。检测方法的基本思路是用CCD摄像机拍摄车门、车窗及地板等封口处的图像，然后通过图像采集卡将图像传输至计算机，由图像处理软件对图像进行分析，得到裂缝的宽度、长度及数量等参数，然后将结果输出。图像处理算法的核心是边缘检测，在进行边缘检测前需要对图像进行预处理。边缘检测完成之后还需要进行裂缝形状提取和裂缝尺寸的计算等工作，整个工作流程。
图像滤波是图像处理的第一步，摄像机拍摄的原始图像存在着很多干扰点，因此，一般要采用滤波的方法来去除杂点。常用的滤波算法有中值滤波和卡尔曼滤波等。图像滤波完成之后进行图像的二值化处理，滤波得到的图像是255级的灰度图像，计算机不能直接识别，因此需要将灰度图像转化为二值图像。所谓的二值图像指的是由数字0和1构成的图像。在处理过程中，选择一个阈值，将灰度图像的像素点与阈值逐一进行比较，根据灰度大小关系转化为数字0或1。二值化完成以后进行边缘检测，对二值图像，计算机按照一定的规律对图像进行扫描识别，根据预先设定的条件进行边缘检测。检测到边缘后判断是否为裂缝，然后进行裂缝尺寸的计算。
机器视觉检测方法能够快速的对客车车厢密封性进行检测，提高了检测的效率和自动化程度，具有很好的应用前景。
2.4机器视觉在汽车碰撞试验中的应用
利用机器视觉能够对碰撞过程中假人的运动状况进行全面的记录和详细分析。试验过程中，在车内安装几个摄像机对假人身体的不同部位进行拍摄，得到碰撞过程中假人在各个时刻的位置。试验中所采用的摄像机不能是普通的摄像机。普通摄像机的扫描频率一般为50帧每秒，即每0.02s拍摄一帧图像。汽车的碰撞过程，从开始接触到完全静止的过程一般在0.2s左右，如果采用普通摄像机则只能采集到10帧图像，这对于图像分析是远远不够的。因此，在碰撞试验中都是采用500帧每秒或者更快的摄像机。采集到运动图像后，因为摄像机的安装位置和拍摄角度是固定的，因此利用计算机对一个摄像机连续采集的图像进行分析就能得到每个时刻假人的位置和运动趋势，为研究针对性的防护提供有利依据。处理程序的流程。
试验处理程序的第一步是进行图像的坐标标定，图像坐标标定的目的是为后续的数据运算提供基础。标定完成之后进行碰撞过程的图像采集，接下来将采集到的图像输入计算机，计算机启动图像处理程序对图像进行处理。处理过程中，首先需要提取被摄物体的轮廓，然后得到上述轮廓特定点在标定坐标系中的坐标，由坐标进行数值计算则可以得到假人在每个时刻的位置、速度及加速度等参数，最后将试验结果输出。
3、结论
在汽车试验中适当的引入机器视觉，根据试验的需要搭建不同的基于机器视觉原理的测量系统，能够提高试验的精度，提高试验的效率，同时可以提高试验系统的自动化程度及系统的稳定性。机器视觉的核心和难点在于图像处理，随着图像处理算法的不断发展和完善，机器视觉在汽车试验中将得到更加广泛的应用。
参考文献：
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[2]张立斌，苏建，田云锋.汽车前轮定位参数快速检测的建模研究.公路交通科技，2003（06）：155~158
论文作者:姚祥杰,区孔麒,欧阳文华,陈雨
论文发表刊物:《防护工程》2018年第34期
论文发表时间:2019/3/25
标签：图像论文; 摄像机论文; 视觉论文; 机器论文; 汽车论文; 坐标论文; 系统论文; 《防护工程》2018年第34期论文;