汽车减振器活塞杆表面微裂纹检测研究综述

文章针对目前常常被人忽略的汽车减振器活塞杆电镀表面微裂纹的形成原因、作用以及较为落后的微裂纹密度检测方法进行调查和分析,提出了一种更为方便、快捷又节省企业用工支出的一种方法建议,即基于机器视觉的检测方法。随着机器视觉飞速的发展,解决此问题以不在是难点。未来的一年,本人将针对此问题进行进一步的研究。     

基于机器视觉的活塞杆端表面瑕疵检测研究

文章针对目前汽车零部件厂商对汽车活塞杆端表面瑕疵检测效率低的问题,利用Labview视觉助手与视觉开发模块,开发出了一种基于模板匹配的机器视觉检测系统。     

汽车仪表板机器视觉检测技术

提出了用机器视觉系统对汽车仪表板总成进行智能检测的方法。仪表板质量检测的关键技术是提取边缘数据和定义指示误差。为有效地去除噪声并进行边缘数据提取，采用了小波变换模极大值的方法提取仪表图象特征，同时提出一种新的旨示精度评判准则。在此基础上，成功地研制出一种机器视觉检测系统。     

融合毫米波雷达与深度视觉的多目标检测与跟踪

针对现有融合毫米波雷达与传统机器视觉的车辆检测算法准确率较低与实时性较差的问题,本文中对多目标检测与跟踪进行研究。首先,利用阈值筛选和前后帧数据关联方法对毫米波雷达数据进行预处理,进而提出一种用于毫米波雷达数据跟踪的自适应扩展卡尔曼滤波算法。然后,为提高目标检测精度与速度,基于采集到的实车数据集训练卷积神经网络,完成深度视觉的多车辆检测。最后,采用决策级融合策略融合毫米波雷达与深度视觉信息,设计了一种用于复杂交通环境下前方车辆多目标检测与跟踪的框架。为验证所设计的框架,进行了不同交通环境下的实车实验。结果表明:该方法可实时检测跟踪前方车辆,具有比融合毫米波雷达与传统机器视觉的车辆检测方法更好的可靠性与鲁棒性。     

谈液压减振器漏油的生产检测与判断标准

摩托车液压减振器漏油的生产检测方法有；耐久试验检查漏油，此种方法质量保证能力不够；专用台架强化试验法，是目前解决漏油的一种有效检测方法，漏油的判断标准有：油封唇部与活塞杆接触部位不许漏油；活塞杆上允许有一层薄薄油膜；所有静态密封部位等不应有任何渗漏油迹。     

基于类人视觉的多任务交通目标实时检测模型

针对复杂交通场景下单个模型无法同时对可行驶区域和交通目标进行统一检测和检测实时性较差的问题,本文中提出了一种基于类人视觉的多任务交通目标单阶段检测模型,实现了可行驶区域和车辆、行人的实时统一检测.首先建立类人视觉注意力机制进行监督,采用轻量化模型MobileNetV3作为骨架,接着利用特征金字塔的思想对可行驶区域进行检...     

一种融合UWB和视觉信息的行人预警方法

在先进驾驶辅助系统中,基于视觉的行人检测只能对摄像头视野范围内的无遮挡行人进行检测,并且易受天气的影响,在极端天气下无法工作。针对视觉检测的缺陷,提出了一种利用超宽带(Ultra Wideband,UWB)通信模块检测行人位置信息的方法,并对其进行卡尔曼滤波以减小误差,同时将得到的行人位置信息与基于视觉的行人检测信息融合,设定匹配规则防止多报警和误报警的情况。测试结果表明,融合方法能够增加对视野外以及被遮挡行人的危险预警,提高了行人检测预警系统的可靠性。     

汽车减振器活塞杆镀铬工艺的研究

文章对汽车减振器活塞杆的镀铬工艺进行了细致的研究,阐述出了活塞杆镀铬层对活塞杆质量的重要性,并详细地介绍了活塞杆对镀铬层的各种要求、生产工艺及检测工艺。     

1种基于平行直线对模型的车道检测方法

针对智能车辆安全辅助驾驶系统中利用单目视觉进行车道识别的问题,提出了1种基于平行直线对模型的车道检测方法。该方法根据高速公路图像特征构建平行直线对模型,在此基础上先利用 Hough变换提取直线,再由改进的级联 Hough变换检测出平行直线对的消失点,最后通过消失点和先验信息来提取当前车道线。使用M atlab对高速公路上不同路段、不同光照情况、不同车辆干扰下共150幅道路图像进行实验,检测精度达88.6%,平均检测时间为0.24 s。实验结果表明,这一方法在高速公路行驶环境下能较准确地检测出当前车道线,具有很好的光照适应性、抗车辆干扰性和一定的实时性。      

基于机器视觉和支持向量机的汽车焊点定位研究

如何提高工业机器人的定位精度是实现汽车焊点自动化检测任务的一个关键技术问题。针对传统示教再现机器人存在的定位精度问题,提出一种基于机器视觉和支持向量机回归的焊点定位方法。通过融合激光测距信息的视觉系统测量机器人示教位置与期望位置的偏差,进行焊点的初步定位;建立基于粒子群优化算法的支持向量机回归模型,对视觉引导后的机器人末端进行三维空间上的误差补偿,实现焊点的精确定位;搭建了一套完整的试验平台,并与常用的支持向量机参数优化算法以及误差补偿模型进行比较和误差分析,验证了该方法的有效性和优越性。     

高速公路养护设施安全隐患智能检测系统探讨

针对目前高速公路养护中自动化程度低、危险路段设施检测困难等问题,提出一种将无人机应用于高速公路养护设施安全隐患智能检测系统的设想。该系统利用无人机上高清摄像头实现危险路段设施拍摄,通过在无人机里安装微处理器芯片,利用计算机视觉技术对拍摄视频进行智能检测,最后对智能检测结果进行标记并对危险设施进行预警提示。     

基于视觉的前方车辆探测技术研究方法综述

对国内外关于车道上本车前方车辆检测方法进行了综述。根据探测车辆所采用的传感器不同,分别对采用单目视觉、双目视觉、视觉与其他传感器融合以及非视觉传感器的几种探测方法进行了比较与分析。同时,针对每种探测方法,进一步阐述了目前车辆识别的一些具体算法。最后,指出了每种方法存在的优点和一些不足。     

针对摩托车转向信号灯响应时间检测方法的研究与检测辅具设计

针对在检测工作中发现的电动摩托车转向信号灯响应时间难检测这一问题，在此提出一种检测辅具的设计思路并对其工作环境与原理的可行性进行分析。     

浅谈机器视觉技术在汽车制造业中的应用

在数字化转型快速发展的时代背景下，机器视觉被广泛应用于各行各业。介绍了视觉采集方法与处理方法，在此基础上通过具体车间说明机器视觉与传统人工视觉相比的优点。在视觉引导上件、视觉引导装配、视觉检测和视觉在线测量等方面论证该方法从根本上解决了人工成本问题，使汽车制造更高质量、低成本、柔性化。     

基于机器视觉的智能车辆避撞预警算法

由于受到信息采集源性能影响,造成了智能车辆避撞预警系统(Collision Warning System,CWS)前后车相对距离测量精度低的问题,针对此问题提出了一种基于机器视觉的预警算法(Collision Warning Algorithm,CWA),利用机器视觉获得了较高精度的测距信息,有效提高了预警算法的有效性。在分析驾驶员驾驶行为基础上,确定CWA的报警准则。基于机器视觉技术建立了一种多输入、多输出的CWA模型,给出了模型预警原理、决策阈值确定方法、逻辑结构图,以及基于机器视觉的车辆信息获取方法。设计了一个单车道双车辆跟驰实车试验,采集模型测试所需的数据,并利用实测数据对模型进行了验证。试验结果显示,平均测距误差不超过3.6 m,预警模型能够准确给出预警信息,对提高车辆行驶主动安全性具有重要意义。     

HOG与SVM在动态称重轮轴识别中的应用研究

基于机器视觉的检测技术是道路环境感知的重要手段之一。目前,采用机器视觉对车辆、行人等检测技术日益成熟,并有商业化产品出现,但针对动态称重方面的机器视觉检测技术尚待挖掘。在高速公路实行全面的入口超载治理后,高速公路收费站入口称重系统对识别速度、精度等需求日益增加。因此,尝试将机器视觉技术与人工智能技术相结合的方式,研究车辆的轮轴识别问题。针对Hough圆变换算法检测圆形物体鲁棒性不强的问题,提出了一种基于梯度方向直方图(HOG)和支持向量机(SVM)的车轮检测方法,并运用于高速公路的入口车辆轮轴检测之中。首先,在完整地获取车辆车轮图片的前提下,采用方向梯度直方图提取了车轮的图像特征。其次,将正负样本输入SVM分类器,对车轮检测分类器进行训练。最后,将训练完成的SVM车轮分类器用于实际的车轮检测中。在实际应用中,可以通过车轮数量来判断车辆的轴数,达到轮轴检测的目的。试验分析表明:与传统Hough圆变换算法相比,该方法采用的HOG特征鲁棒性强,SVM识别准确率超过96%,可满足对车辆轮轴检测的需求;在实际测试中,所提方法与传统压电式轮轴传感器对比,正确率提高了5%左右,具有良好的实用性。     

基于计算机视觉的前照灯光束照射方向检测方法

本文介绍了一种基于计算机视觉的汽车前照灯光束照射方向检测方法，采用面阵CCD摄像机作为视觉传感器，可对远、近光进行检测。论述了系统结构和检测方法，并给出了部分图像处理结果。     

汽车悬架减振器结构传递异响的试验研究

针对某型轿车减振器异响的特点,设计并进行了减振器整车道路试验,以找出减振器产生异响的成因.为进一步确认异响产生的部位,以及探索在减振器试验台上实现对此种异响的检测方法,设计了减振器单体台架试验.该试验采用单频率正弦信号对异响减振器进行激励.试验结果表明,该轿车减振器异响为活塞杆异常振动激发车身振动,并辐射到车内的结构传...     

面向隧道视觉检测的多轴调焦机构设计

针对隧道断面尺寸、行车轨迹等外界环境变化引起的隧道检测用视觉传感器产生的离焦现象,导致图像采集质量下降的问题,从保障图像采集质量和多自由度调整的角度出发,详细介绍了引起隧道成像离焦的主要因素、解决方法和调焦方案,提出由多自由度机器手实现调焦功能的多轴调焦机构;在此基础上,分析了该机构的工作原理,并给出了其设计方法。研究结果表明,提出的多轴调焦机构可保证视觉检测系统高质量采集隧道图像。     

基于红外标记视觉的安全带佩戴规范性检测

针对安全带佩戴规范性仍未引起充分重视的现实问题,借助具有红外敏感表面涂层标记的三点式安全带,基于标记视觉和图像处理技术提出一种安全带佩戴规范性的集成检测方法:利用增强现实技术快速识别定位安全带标记,在此基础上分别设计数量阈值算法、模糊聚类阈值算法、曲线拟合松弛度算法和肩部外轮廓交点定位算法,用以进行安全带是否佩戴和佩戴形式、松紧程度、高低位置是否规范等4种判断,从而实现安全带是否规范佩戴的检测目标。实验结果表明,在各种成像条件和图像背景干扰下,对应上述4种判断的识别准确率分别为95.4%,93.1%,79.5%和85.3%,而安全带佩戴规范性的综合识别准确率达89.5%,验证了所提出算法的准确性、有效性和适应能力。