机器视觉检测技术在汽车仪表盘缺陷检测中的应用

李宇 北京大恒图像视觉有限公司

汽车的仪表盘信号由数字信号、模拟信号和CAN总线信号组成，相应的指示灯亮或仪表指针转动，是在接受到指示的信号时[1]。仪表板在用于整车测试之前，必须对仪表板的功能进行综合测试，为了减少整车测试的次数和测试工作量，为了模拟车辆环境，需要测试仪表板的功能[2]。传统方法下，汽车仪表盘收到相对应信号指示时，人工观察指示灯处于灯亮还是灯灭状态，指示灯的颜色，仪表的指针是否对应正确的地方。人的主观行为会对结果造成影响，例如在检测指针刻度的环节，由于测试的人员不同，由于在不同的时间进行测试，都会影响检测的结果，导致错误判断。提高汽车仪表识别的自动化程度和准确性，也是汽车电子仪表迅速发展的表现。机器视觉技术采用了摄像头代替人眼进行检测，增强了检测化的水平，提高了检测的效率，也使得检测的准确率得到进一步提升。

一、机器视觉技术的概述

遥感图像医学图像处理技术在1970年兴起，成为了机器视觉技术的基础，目前被广泛应用。机器视觉，也叫做计算机视觉，目的在于通过计算机代替人类的视觉功能，即通过计算机实现对客观三维世界的判定[3]。简单来说，机器视觉是一门科学技术，通过计算机模拟生物外貌或宏观视觉功能，通过计算机、照相机来代替人眼实现检测、识别和判断。通过图像的创建和恢复，然后把它用在真实模型中，进行实际检测、判定。另外，在机器上增加视觉设备就是机器视觉的核心。机器视觉由人工智能、神经生物学、心理物理学、计算机科学、图像处理等项目组成。

机器视觉处理系统优光源、数码相机、图像处理分析单元、通讯/输入输出单元等一系列组成，它的机制是通过摄像头采集计算机中记录的三维场景的目标图像。为了在一定的光照条件下创建原来的样子；接着通过图像处理技术对原来的图像进行提前处理，把高清图像提取出来，再把特征用职别技术进行分类，最后根据预设的情况输出结果。机器视觉的汽车仪表系统中，数码相机负责捕捉汽车仪表板的图形，进而转换为计算机可识别的数字信号，然后传输到计算机里[4]。另外，增强图像画质、降噪图像。

二、机器视觉检测的硬件

一般的图像处理系统由以下要素组成：图像采集、图像处理分析、图像输出与控制组成。本系统设计的硬件部分包含了仪表板支架、运动导轨、光源、智能摄像头和通信模块。

（一）光源

机器视觉和图像记录的质量密切相关，最重要的是光源。主要机制是，在封闭的暗箱中放入系统，然后用光源进行照明。本系统采用环形LED光源，3.21V直流电源，仪表板与摄像头之间是光源。

（二）相机和镜头

摄像头负责采集系统捕捉到的图像，整个图像处理系统的功能能否实现和摄像头密切相关。本次研究选用了Point Gray的Grasshoppe3。

三、机器视觉检测的软件

机器视觉软件包括了以下部分：显示情况、指针仪表和仪表盘字符功能。本次研究采用Point Gray的Grasshoppe提供的相机自带的Insight Explore开发环境，软件有EasyBuilder开发的两个编程接口：界面和电子表格开发界面，电子表格界面中进行图形处理开发。

（一）指示灯状态检测

汽车指示灯包括左转、右转、机油、压力、安全气囊灯等。左转弯灯，打开左转向灯与关闭左向弯灯，左转向灯处于不同的位置。首先确定左转向灯的地方，提取灰度值通过ExtractHistogram函数，表示该区域的平均灰度值为21。左转向灯接收到指示后亮起，该区域的平均灰度值为45。另外，设置30为灰度阈值进行更准确的检验。经检测灰度值小于30，表明左转向灯关闭。如果大于30，则确定接收到左转向灯，直到信号灯亮起。

（二）指针仪表位置的检测

它是通过测量指针的旋转角度并将其转换为与仪表相对应的刻度来进行检测。指针收到车速表模拟信号并进行旋转时，指针区域首先转换为二值图像，以0为起点。调用 FindMultiLine 函数来查找 0 刻度的两侧。页面确定的原理是页面两侧的灰度不同。把O标尺的两条边写成0和1，在边的坐标基础上计算起点坐标。同时记录指针移动到端点的位置。观察指针两侧灰色的程度，去发现指针的两侧，也写下为 0 和 1，在两侧的坐标基础上去计算端点坐标。因为指针显示的形状是圆形，显示的中心也是一个黑色的圆圈。因此确定圆的位置要采用 FindCircle 函数。通过灰度差，来获得两个圆的圆心，以此确认圆的位置。图中显示的地方就是找到的圆，把圆的位置作为基础，然后找出圆心坐标。用这样的方式，计算出起点、终点和圆心的坐标，分别把起点和圆心连接，终点和圆心连接，两条线夹角的圆圈，与仪表盘刻度匹配；此时指针对应的刻度可以通过夹角来计算。

（三）字符的检测

仪表盘中需要识别0-9、a-z、A-Z等字符，如0-9，具体方法：

（1）识别字符的过程中，字符之间有着加大的差异，例字符的形状、字体和大小与 识别结果有着直接的联系。把模板以供以后识别，必须先创建一个标准字符库，调用TrainFont函数训练字符，字符库由训练分离的字符维护。

（2）把识别的字符与模板库进行比对来识别字符。

四、结束语

综上所述，机器视觉系统有助于生产效率的提高，使得自动化水平逐渐增强[5]。这些状况下可以运用机器视觉：在不适合人工操作的情况下，危险环境中，或者人工视觉难以完成时。工业化时代的到来，人工视觉检测产品，存在效率低、准确率低的弊端，而使用机器视觉检测方法可以使得生产效率和自动化程度增强。机器视觉使得信息集成、计算机集成更容易实现。对机器视觉检测技术的研究，有助于我国汽车电子系统的进一步探索。