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    汽車涂裝領域中數字圖像處理技術的運用

    時間:2019-12-20 來源:內燃機與配件 作者:余穎舜 潘長開 本文字數:4487字

      摘    要: 系統介紹了汽車涂裝工藝的復雜性、特殊性、重要性等特點;分析了數字圖形處理技術的特點,重點介紹了圖像處理增強技術和分割技術的主要技術處理特性;數字圖像處理技術在汽車涂裝領域的應用主要是車型自動識別和產品外觀質量缺陷檢測,設計了汽車涂裝工程塑料鉚接件裂紋檢測系統,并介紹了系統監測的主要應用情況。

      關鍵詞: 汽車涂裝工藝; 數字圖像處理技術; 車身識別; 裂紋檢測;

      0 、引言

      隨著計算機圖像處理技術的快速發展以及人們對汽車消費需求的增強,汽車產品日益繁多,汽車制造工藝及質量品質和客戶體驗度也日益嚴格和成熟。目前,圖像處理技術在汽車制造工業領域應用較為廣泛,從汽車圖樣的設計,車型設計,到汽車涂裝工藝設計,以及汽車缺陷檢測等都有涉及。汽車涂裝工藝特殊關系產品的質量,也關系到汽車外觀的整潔度和美觀度,同時采用數字圖像處理技術,減少了涂裝生產線的資源浪費,滿足環保對現代工業生產的要求。采用圖像處理技術還可以有利于改善汽車企業管理、提高資源綜合利用能力,從源頭降低對環境的污染,提高了資源利用效率,提升了企業的競爭力[1]。

      1、 汽車涂裝工藝特點

      1.1 、涂裝工藝的復雜性

      汽車工藝主要包括四個主要環節,即沖壓、焊接、總裝、涂裝。而涂裝工藝卻地位特殊,其他三個工藝均可實現機械化操作,各工序間具有較強的獨立性,質量把控方面比較容易操控,可以具體落實到具體工序環節。而汽車涂裝工藝既有機械方面的沖洗、噴涂等工藝,還有一定的化反應等化學工藝,還有涉及電化學專業的電泳工藝技術和涉及材料學科、流體力學科專業的面漆噴涂工藝技術,涉及到不同涂層涂膜的烘烤固化反應。因此汽車涂裝工藝極為復雜,要求極高。

      1.2 、涂裝工藝的特殊性

      汽車涂裝工藝對涂膜厚度、光澤度、涂膜的鮮映性、桔皮等級、生產線及涂裝烘爐的生產時間、生產環境等要求極高,是一種對外觀要求及其高的裝飾性涂層工藝。在涂裝過程,對汽車車身的光潔度要求也極為嚴格,車身表面是不允許存在任何纖維、顆粒等雜質。另外,涂裝過程嚴禁生產線臨時停線,對關鍵工位要車身跑空,在生產過程中,烘爐嚴禁停止運行,并對烘爐烘烤時間有嚴格限制,否則將嚴重影響涂膜外觀和性能,嚴重時可能導致所有涂膜功能的失效,造成批量車輛的涂裝報廢。
     

    汽車涂裝領域中數字圖像處理技術的運用
     

      1.3、 涂裝工藝的重要性

      汽車涂裝工藝技術涉及很多化學工藝和材料處理工藝,其主要作用在于通過一定技術處理,清除車身表面存在的雜質顆粒、油污,并在車身表面涂覆磷化膜、電泳底漆、中涂涂層、面漆涂層、清漆涂層等各種功能的化學涂膜,從而提高車身表面的耐腐蝕性、耐候性、豐滿度和抗沖擊性能等,既滿足質量要求,也滿足人們的審美觀。所以生產過程會產生大量的含油、污垢的廢水、酸、堿等化學品、有機溶劑揮發物、有機物裂解的小分子有機物煙霧以及磷化渣,電泳漆渣油漆廢渣等污染物,因此環保要求極高。而且涂裝工藝電力能耗極大,在汽車生產能耗占比達到75%以上,生產成本極大。再者,涂裝工藝采用人工較多,很多工藝不適合采用機械化操作,很多操作和功能、材料,工序的工作時間、工作效率、工作方式必須采用人工,涂裝工藝具有極為關鍵的重要性。另外考慮生產線工藝和布局設計、工藝設備配置、車身物流設計、不同車型存在柔性生產,車涂裝生產線平衡性、生產運行管理等很多方面,涉及的專業性強、專業多、專業整合度高。另外,汽車整體設計一旦定型,后期生產難以整改,對環境、質量、成本等基本確定,后期很難更改,所以汽車涂裝設計具有很大的重要性[2]。

      2、 數字圖像處理在汽車涂裝領域的應用

      2.1、 圖像處理技術特點

      圖像處理技術有廣義和狹義的定義和理解。廣義上是指各種與圖像有關的處理技術總稱,狹義是指通過計算機視覺系統和數字處理軟件,對圖像進行各種技術處理的總稱,計算機視覺系統主要有圖像采集、預處理、特征獲取、檢測/分割、高級處理等部分構成。數字圖像處理在汽車涂裝領域的應用主要指狹義的應用,圖像處理的任務是將圖形設計或者采集獲得的原有圖像進行識別,然后對圖像特性采用伽馬變換、對數變換、銳化空間濾波變換、平滑空間濾波變換、分段線性變換、混合空間變換等某種變換,凸顯出圖像中的一些信息,從而滿足后期各種數字分析處理的需求。在圖像分析中,利用計算機等設備,通過軟件算法對輸入圖像進行特征抽取、分割和匹配等的圖像預處理。從而消除圖像中無關信息,恢復并提取關鍵性有用信息,滿足并增強信息檢測性需求,最大限度的簡化數據,提升圖像預處理和信息識別的可靠性。圖像處理采用抽象化的、專門的計算機語言定義方式,定義了圖像理解、圖像分析和圖形處理,從而從符號、目標、像素等操作對象層面實現圖像數據的量化、分析、處理和應用。如圖1所示的數字圖像處理的定義[3]。

      圖1 數字圖像處理的定義方式
    圖1 數字圖像處理的定義方式

      2.2、 圖像處理技術

      圖像處理技術主要包括圖像采集、圖像特征提取、圖像增強技術和圖像分割技術以及高級處理技術等。圖像增強技術主要包括灰度變換、圖像平滑、圖像銳化、同態增強、彩色增強等處理技術。限于篇幅,重點介紹圖像增強技術和圖像分割技術。

      2.2.1、 圖像增強技術

      圖像增強作為圖像處理中的基本技術,功能作用在于改善圖像的視覺效果,提高圖像的清晰度,同時把圖像轉換便于計算機等機器設備和工程技術人員理解的語言模式進行分析處理,從而實現圖像的各種特征信息的分析。圖像增強根據目標物體、人為習慣、處理應用目的等重要因素,建立針對性的圖像增強算法應由于圖像質量評判標準具有較強的人為性和不確定性、不統一性,衡量圖像增強質量標準和定量判據較為寬泛,因此實際應用中,圖像增強方法可針對具體應用場合和應用目的建立自主算法。圖像增強技術從技術角度分析,一般采用擴展對比度技術,增強圖像邊緣(特定對象),消除/抑制噪聲,提取/保留圖像中有用特性,抑制不需要的特性;根據圖像處理空間理論,一般分為空間域法和頻率域法。圖像增強的方法主要包括灰度變換、圖像的平滑、圖像的銳化等。

      灰度變換極大的改善了人類的視覺效果,灰度變換可以增大圖像動態范圍,進一步擴展圖像對比度,增強圖像的清晰度,使圖像特征更加明顯。圖像平滑目的在于消除噪聲,圖像平滑技術能夠在空間域和頻率域應用。圖像平滑處理技術空間域方法主要有中值濾波法、鄰域平均值法以及多圖像平均法;由于噪聲頻譜多在高頻段,所以在頻率域應用方法主要采用低通濾波方法。圖像銳化處理技術作用在于對圖像邊界進行識別和界定,采用技術手段增強目的圖像的輪廓邊緣、細節、灰度跳變部分等,識別出完整物體的圖像邊界,分離出圖像中關鍵區域和信息。另外,圖像銳化和平滑技術均為圖像局部預處理技術,不在深入介紹。

      2.2.2、 圖像分割技術

      人類對于圖像的研究和應用過程,多是針對不同目的和需求,因此對于圖像處理中,采用特定技術處理手段,提取部分感興趣、有價值、關鍵的目標信息或前景。目標信息或前景通常對應圖像中特質的、特定的區域。圖像的特質主要由物體輪廓曲線、像素灰度值、圖像顏色和人紋理等構成。因而圖像分割技術首先對圖像進行特性分割,獲取特定的區域,并提取出感興趣目標要素。

      2.3、 數字圖像處理在汽車涂裝領域的應用

      數字圖像處理在汽車領域的應用,主要在于汽車車型設計,不同車身車型的自動設別,車身表面質量檢測等方面。汽車應用領域中采用的圖像處理結構如圖2所示。

      2.3.1、 車身車型自動設別應用

      數字圖像處理在汽車涂裝領域的應用主要可以對不同車身車型的自動設別,主要是利用計算機等硬件設備和不同的軟件算法,對采集的原始圖像進行一定的數字處理和分析,進行圖像的邊界判定,實現汽車車型易磨損部位的檢測和預警,提升汽車檢測質量和能力。數字圖像處理過程常采用多種數學變換模型,主要有分段線性、對數、伽馬、銳化空間濾波、平滑空間濾波、混合空間等變換模型,對圖像的灰度進行處理和分析。

      圖3 汽車涂裝工程塑料鉚接件裂紋檢測系統框架圖
    圖3 汽車涂裝工程塑料鉚接件裂紋檢測系統框架圖

      圖2 汽車涂裝應用中的圖像處理結構圖
    圖2 汽車涂裝應用中的圖像處理結構圖

      2.3.2、 車身表面質量檢測應用

      一般可以采用人工對車身表面進行簡單的宏觀性和快速性進行檢測,但是針對汽車外觀產品內部極為微小的裂痕、裂紋、焊接缺陷、熱琪等現象很難發現。為了保證汽車整體質量,充分利用計算機視覺檢測系統和圖像處理技術,需要對汽車涂裝工藝過程進行計算機檢測。在汽車涂裝工藝產品的熱鉚接過程,通常利用計算機來獲取鉚接圖像,采取圖像數字化、邊緣提取、區域分割、透視參數提取、透視參數融合等技術處理圖形圖像信息,并對產品實施質量檢測。

      汽車涂裝工程塑料鉚接件裂紋檢測系統框架圖如圖3所示,系統將采集到的圖像主要采用圖像增強、圖像去噪、圖像二值化、圖像邊緣平滑等技術進行圖像預處理。其工作原理和流程是系統采用陣列探測器采集并獲取鉚接件的圖像,通過模數轉換器進行數字A/D轉換,得到數字圖像后,利用FPGA圖像處理模塊對圖像進行非均勻性校正預處理后傳輸到ARM處理器中,再經過圖像增強技術和圖像分割技術處理,制定專門化算法,最后采用軟件輸出到JTAG接口,實現芯片內部測試,對產品進行有效性、合格性檢測;同時把圖像信息和檢測結果輸出到LCD液晶顯示器顯示,操作、打印等實現人機交互功能[4]。

      系統檢測應用過程,一般通過抽樣提取部分塑料熱鉚接產品樣本,通常檢測出產品裂縫,這是由于產品加熱溫度低或加熱時間不足造成擠壓形成。另外會有產品熱瑪圖像出現,這是由于塑料鉚柱過軟,加熱溫度高或加熱時間太長造成擠壓處偏向某一方向造成。產品經過圖像采集和處理后檢測到仍有裂縫,則系統判定品不合格。系統檢測到產品無裂縫,則繼續進行熱瑪現象檢測。其具體做法是按照圖像格式大小把圖像進行左右劃分,系統從中間處先按列掃描一側圖像像素點的灰度值,如果灰度值超過設定閾值,則繼續掃描該點鄰域,若鄰域中像素灰度值也超過閾值,則該部分圖像中是存在裂縫的。如果一側的像素掃描檢測合格,則按照同樣方法掃面檢測另一側,進行合格性檢測,最終計算出產品圖像是否存在裂縫,如果檢測良好,系統判定產品合格。如果存在,則進行熱瑪比較和臨界值計算,如果計算結果小于等于臨界值,則說明產品合格,否則,判定為不合格產品。汽車涂裝工程塑料鉚接件裂紋檢測系統圖像預處理圖形對比如圖4所示。

      圖4 圖像預處理圖形
    圖4 圖像預處理圖形

      3、 結論

      由于汽車涂裝工藝具有復雜性、特殊性、重要性等特點在汽車制造的沖壓、焊接、總裝、涂裝等工藝流程中具有特殊地位,因此在其設計、應用環節,采用數字圖像處理技術,從汽車圖樣的設計,車型設計,到汽車涂裝工藝設計,以及汽車缺陷檢測等,解決了產品整潔度和美觀度以及產品質量檢測要求,滿足了客戶需求,同時采用數字圖像處理技術,減少了涂裝生產線的資源浪費,滿足環保對現代工業生產的要求。

      參考文獻

      [1]蔣朝福,等.淺談汽車涂裝顏色設計[J].現代涂裝,2016,19(12):32-34.
      [2]姜維.數字圖像處理在汽車涂裝領域的應用[J].時代汽車,2018,296(05):97-98.
      [3]姚峰林.數字圖像處理及在工程中的應用[M].北京理工大學出版社,2014.
      [4]王東盈.紅外圖像處理技術在鉚接件質量檢測中的應用研究[D].齊魯工業大學,2016.
      [5]徐娜,盧祎苗,郭菁峰,趙曉明.基于數字圖像處理技術的粗集料形狀特征研究[J].價值工程,2018,37(05):163-166.

      論文來源參考:余穎舜,潘長開.數字圖像處理在汽車涂裝領域的應用[J].內燃機與配件,2019(22):191-193.
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