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。     

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。     

三维激光视觉检测系统在车轮定位调整中的应用

本文介绍了北京吉普汽车有限公司在车轮定位调整中使用的三维激光视觉检测工作原理，结构及检测方法。     

基于机器视觉的车辆检测与参数识别研究进展

近年来公路交通运输快速增长，交通车辆的快速准确检测与识别对智能交通系统和交通基础设施运维具有重要意义。随着机器视觉和深度学习技术的迅速发展及其在目标检测领域的广泛应用，车辆目标检测和参数识别也取得新的突破。该文从车辆参数的识别方法和应用研究两方面梳理了机器视觉和深度学习在车辆检测与参数识别领域的研究现状、最新研究成果和未来发展趋势。在识别方法方面，将车辆检测方法分为3类：运动目标检测方法、目标实例检测方法和细粒度检测方法，系统总结了这3类方法的基本原理和各自特点。在应用研究方面，详细综述了基于机器视觉的车辆检测方法在车辆参数识别中的应用现状，主要包括车辆类别、车辆时空参数、车辆重量参数识别以及车辆多参数识别系统。最后对基于机器视觉和深度学习的车辆参数识别研究进行了归纳总结，并讨论了当前存在的挑战和未来可能的发展趋势。研究表明，对于不同的环境条件和车辆参数，应根据实际需要和各算法特点选择合适的车辆检测方法。目前方法仍局限于单参数或少量参数的独立检测，且识别精度和效率难以同时满足。后续研究应注重与新技术的融合，提高在现实复杂环境下车辆参数识别的精度、效率、鲁棒性及全面性，以使其更好地应用于工程实际。     

汽车智能雨刮系统雨滴检测方法研究进展

在雨雪天气，为了保证驾驶员前方视野清晰，各类车辆均需配备雨刮装置。汽车智能雨刮系统作为汽车高级驾驶辅助系统的重要组成部分，是智能驾驶领域研究重点之一。详细介绍了汽车智能雨刮系统中常用的两种雨滴检测方法，分别基于雨量传感器和视觉传感器来实现。详细阐述了传统的基于雨量传感器的雨滴检测方法的工作原理及其研究现状，分析了各种类型雨量传感器存在的主要问题。针对新兴的基于视觉传感器的智能雨刮系统，分析了雨滴特征及其目标检测方法的发展历程。基于视觉传感器的汽车智能雨刮系统可以和高级驾驶辅助系统的其他组件共用视觉传感器和硬件设备，极大地降低了智能雨刮系统的应用成本，但是在准确性、实时性和适应性等方面仍存在较多问题亟待解决。     

多线索融合的结构化道路检测算法研究

为实现结构化道路的检测，提出了一种用于道路检测的激光雷达和视觉融合法，通过提取激光雷达在道路边缘的三维点云信息，将其投影到视觉图像上，形成激光点云与图像的映射关系，生成激光雷达似然图。通过改进提取道路的颜色、纹理、水平线等特征的方法，生成相对应的视觉似然图。在贝叶斯框架下将激光雷达和视觉生成的似然图进行融合。在KITTI数据集上测试可知，精度达到94%，准确率达到86%，表明该道路检测法具有较好的道路检测果。     

智能车辆的障碍物检测研究方法综述

按照使用传感器的不同类型来分类，对智能车辆的障碍物检测和识别技术进行了综述，并分析各种障碍物检测方法。这些方法中主要包括基于立体视觉方法、基于激光雷达的方法：基于彩色机器视觉的方法及基于结构光的方法等等，同时作者指出任何一种有效的障碍物检测系统不能只依靠单一传感器进行环境感知，因此利用多种传感器信息融合技术检测智能车辆前方障碍物，是未来该领域的研究重点与难点。另外，还介绍了近几年一些研究机构在该领域的研究成果，并对所使用的一些算法进行简要的概括，为我国在智能车辆的障碍物检测领域的发展提供借鉴。     

电子插接件大批量制造中的质量在线检测

电子插接件的生产具有产量大、效率高和产品质量要求严格的特点，而日臻成熟的机器视觉检测检测技术极为适合其制造质量的在线检测。本文介绍了应用机器视觉检测技术对电子接插元件制造质量进行在线检测的过程，并以其冲压阶段中典型质量缺陷的检测为例阐述了机器视觉检测系统构建、算法和应用问题。     

基于视觉的车辆与车道线检测系统的设计

随着汽车的软硬件迅猛发展，智能驾驶已成为热门领域。为提高汽车的行驶安全性，发展环境感知技术至关重要，其中视觉传感器获取信息直观且成本低廉，已成为智能汽车提高行驶安全性的优先选择方式。据此，基于视觉的车辆与车道线检测方法，进行了系统设计，并以数字图像处理为理论基础，分析了车辆与车道线识别的步骤和检测，同时利用Python编写代码，经过运行达到了预期的设计目标。     

车辆有线引导的计算机视觉系统

根据车辆自动引导系统在车辆工程中的应用及发展趋势，开展了用计算机视觉技术进行车辆有线引导的基础研究，描述了系统的基本组成及其主要功能，分析了影响视觉输入的各项基本因素。根据哈夫（Ｈｏｕｇｈ）变换的基本原理，设计了引导路线检测的算法，通过典型引导路线特征图象的试验分析，验证了算法对直线特征的检测性能、对复杂背景下直线检测的可靠性和对实际道路中的中心引导线检测的有效性。分析了控制模型中实用视觉系统检测     

计算机视觉和图像处理技术及其在汽车零件检测中的应用

基于计算机视觉和图像处理技术的汽车零件检测系统在智能化、柔性、快速性等方面较接触式检测系统具有更大的优越性, 其主要是应用CCD摄像机实时拍摄汽车零件获取数字影像,然后通过计算机视觉检测技术确定待检测目标的质量信息,与标准模板或设计参数比较以检测汽车零件加工质量。本文综述该技术的基本原理和分类以及近年来此方面的研究成果,分析了利用计算机视觉检测技术对汽车零件进行检测的一般方法和系统构成,并探讨了基于CAD(计算机辅助设计)的计算机视觉检测技术的关键环节。最后对计算机视觉检测技术的发展趋势进行了展望。     

应用计算机视觉计算板材滚弯成形半径

章半计算机视觉计算的方法应用于板材滚弯加工过程的成形检测，在图像经过预处理、边缘快速检测后，利用边缘跟踪及任意曲线三维重构的方法重建了板材的空间曲线，并求出了板材滚弯成形后的的半径。     

基于视觉的驾驶方向决策模型的研究

本文研究了基于视觉导航的无人驾驶车辆的方向决策问题。文中先分析了人类驾驶员的特点，讨论了基于视觉图像的道路信息检测方法，建立了一种智能型BP弄申经网络方向决策模型。仿真结果表明，该模型具有模拟人类驾驶员决策过程的特点，显示了其在该领域的应用前景。     

利用视觉伺服技术进行车辆尺寸测量的方法

文中提出一套基于视觉伺服技术的车辆尺寸参数测量系统方法，以及前照灯的检测。同时论述了该系统的结构、组成、测量原理和方法，并给出了部分图像处理实例，最后对测量精度作出了分析。     

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。     

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。     

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。     

智能交通系统中基于机器视觉的数字车辆控制

在描述成像模型与视觉坐标系的基础上，给出了基于计算机视觉的车道与障碍物辨识检测算法，应用预瞄转向以及车辆控制等技术手段来实现数字车辆的道路跟踪。     

桥梁检测可靠性的研究

该文是关于桥梁视觉检测可靠性的综合研究，对“常规检测”和“深度检测”的可靠性及准确性提出了一套测试办法；同时，探讨了人为和环境因素对检测可靠性的影响。     

汽车白车身机器视觉检测系统

本文论述了由多传感器“融合”的轿车白车身机器视觉检测系统的原理、组成及其工作过程，设计了利用双经纬仪实现坐标系统一的方法，完成了测试实验及数据采集，并与标准值进行了比对，取得了较高的测量精度。