图像处理技术在机动车检测行业中的应用

钟志勇

摘 要：数字图像处理技术是当前计算机信息技术应用领域的热门，被广泛地应用到现代机动车检测行业当中，本文主要研究分析了图像处理技术在机动车前照灯检测中的应用，包括采用CCD和CAD技术，分析了机动车前照灯的光学性质和生物学作用。本文还研究了图像处理技术在机动车车牌自动识别系统中的应用、图像处理技术在机动车零件检测中的应用、在轮速检测中的应用以及在机动车类型自动识别当中的作用，充分体现了数字图像处理技术的可靠性和灵活性。

关键词：图像处理技术 机动车检测 机动车自动识别 前照灯检测

1 引言

計算机图像处理技术是当前信息技术应用领域的重点内容，经过长期的实践和完善，图像处理技术已经逐步完善，在机动车检测行业中发挥着重要的作用。图像处理技术主要的原理就是通过CCD等电子元件接收光学图像和光学信息，并且利用计算机将信息数字化，进而提取其中需要的信息加以加工处理，然后进行模式识别和显示的过程，通过图像处理技术可以将机动车需要检测的项目进行完整的信息收集，并且转化为可以比对的数字指标，根据指标信息和行业的相关标准对照，就可以实现利用图像处理技术对机动车进行检测的目的。

在当前机动车检测行业中，图像处理技术几乎应用在每一个检测环节，由于机动车的体积和重量，加上复杂的结构，采用传统的检测方法可能会导致误差或者数据遗漏缺失的问题，而图像处理技术进行非接触测量，能够全面细致地收集机动车信息。在机动车前照灯检测、车牌识别、零件检测、轮速检测、类型自动识别系统中，图像处理技术有着不同的功能。

2 图像处理技术在机动车前照灯检测中的应用

汽车前照灯是汽车最基本最重要的部件之一，它的主要作用是在外部光线情况较弱或者影响司机正常视物的情境下，为司机创造一个相对清晰舒适的光照效果，以保证司机驾驶的安全性。在夜晚或者大雾条件下，司机的驾驶视野严重受限，就需要前照灯来提供视野和提醒对面反向来车，因为在可视条件较差的情况下，司机如果靠肉眼看到对面来车再进行变道或者避让，以汽车运行时的速度，很难及时避让开，从而造成事故的产生，而前照灯的强烈光线，对大雾天气也具有一定的穿透效果，可以让相向行驶的汽车提前做出反应。

汽车前照灯的构成部分包括灯具、反射镜和折射透镜。其中灯具是前照灯发光的来源，反射镜是对灯光的强度和距离进行控制的，折射镜则是为了控制灯光的覆盖范围和光线形状。所以对汽车前照灯的照明特性进行提升主要就是对这三个部件进行改进升级。而对前照灯进行照明特性测试也需要分别测试这些部件。

汽车前照灯的灯具又通过采用不同的灯丝发挥不同的作用，远光灯丝是前照灯远光的灯光来源，近光灯汽车前照灯光束照射向屏幕经光电转换后由数据采集系统将灯光图像传入主控计算机。（1）光轴偏移丝则是近光灯的光源。远光灯和近光灯对光线的强度、距离、覆盖范围都有不同的要求。角的测量：主要利用灯光（远光中心点、近光明暗截止线转角点）在屏幕上会有X的位移，经透镜成像后，在透镜像方焦平面上引起的成像点的位移获得的数字化图像分析求出，进而推算出光轴偏转角度，再通过计算机给伺服电机下达脉冲指令，控制前照灯的灯箱自动跟踪找正。（2）发光强度的测量：由于在低照度下，CCD的输出电压与照度有良好的线性关系，这样CCD面元信号的数字量便可与外部光源照射到检测幕布上的照度值联系起来了。根据定标测量时建立的关系数据库，将空间采样后各像元的数字量查表 即得出各点（或小邻域）的照度。

3 图像处理技术在车牌识别系统中的应用

在当前的机动车道路检测管理过程中，图像处理技术应用更加普遍，尤其是最开始图像处理技术就是应用在道路交通检测方面，比如电子警察和各种交通探头，都是利用图像处理技术，将道路车辆运行情况收集记录分析，对违章违法驾驶行为进行监控管理。近年来，随着计算机图像处理技术的进一步发展，道路检测的清晰度和分辨率得到极大提高，因此图像处理技术主要应用在车牌识别系统当中。通过图像处理技术能够清楚捕捉到违章违法车辆的车牌和驾驶员，而车牌识别系统和交警部门的执法系统是一体的，通过图像处理技术捕捉的信息能够直接用于交警执法监督。

车牌识别系统一般可顺序地分为车辆图像获取，车辆牌照图像定位与分割，字符识别（OCR）三大部分。系统中关键在于第二和第三部分。牌照定位又决定其后的车牌字符识别，因此牌照定位是识别系统的关键。 车牌定位就是从包含整个车辆的图像中找到牌照区域 的位置。车牌定位方法的出发点是通过车牌区域的特征来判断牌照。

4 图像处理技术在机动车零件检测中的应用

汽车的零部件大多是采用冲压工艺从同一个模具里生产出来的，但是因为冲压往往都是使用较大的压力对金属板料进行挤压，而力的作用是相互的，在挤压金属板料的过程中，模具本身也会受到巨大压力的作用，导致微小的形变，长此以往，就会使得生产出来的零部件在尺寸上存在着偏差。另一方面，因为焊接过程中出现的毛刺和焊材问题，会使得零部件的连接处尺寸发生变化，进而导致零部件的连接使用出现问题。此外，汽车车身的零部件制造工艺是极其复杂的，在这么复杂的工艺流程当中，难免会出现一些误差，导致零部件的尺寸不对。

研究汽车零件视觉检测首先是把三维物体图像化，即得到二维的平面图像，然后再根据图像去分析和理解三维空间物体。首先，测量产品尺寸并根据产品轮廓进行判断。其次，它检测缺陷，例如明显的划痕，划痕和产品缺失。根据图片，可以确定产品是否有缺陷。随着相机技术的应用，像素越高，产品缺陷的确定就越清晰。第三，可以检测表面污染并确定产品表面是否被污染。第四，无论产品是否破裂或泄漏，都可以测试产品的完整性。汽车视觉检测是机器视觉行业中较早的应用之一。汽车零件的制造和组装对精度方面要求很高，并且需要先进的自动化技术。机器视觉是目前较准确的检测技术。由于它不需要人工操作并且具有独特的优势，因此被广泛用于汽车零件。

在大部分汽车零件中，直线和圆是构成汽车零件几何元素的基本要素，系统对于各几何元素的测量基本上都可归结到对直线和圆的测量。对于直线与圆（圆弧）的检测，通常采用测量点序列进行最小二乘法拟合以得到直线或圆参数的估计值。

图像处理技术在汽车零件检测中的应用具体流程如图1所示：

机动车零件通过深度图像传感器之后被分割，然后识别，主要识别零件的特征、表面表示和表面参数，而后将零件參数与CAD数据库中的数据进行匹配，通过数据和测试的资料进行对比，就可以实现检测的目的，最后将检测结果显示出来，合格零件可以进入下一阶段生产，对不合格的零件进行后续的处理回收。

5 图像处理技术在机动车轮速检测中的应用

轮速是汽车防抱死制动系统（ABS）、汽车动态控制系统（VDC）及汽车电子稳定程序（ESP）等众多控制系统中的重要信息源。传统的轮速采集依靠轮速传感器。要实现轮速传感器的安装需要根据车型的不同配备多种型号的安装工具，这种方法不仅安装工序复杂、效率低，而且通用性很差。因此利用图像处理技术检测机动车轮速成为了当前的主流检测方法，利用图像处理技术测量汽车轮速的额原理就是在车轮上张贴特征线，CCD工业相机能够捕捉到这种特征线的运行状况，采用CCD工业相机实时拍摄贴有特征线的车轮图像，并将采集到的图像实时发送至上位机;利用图像处理技术对采集到的图像进行预处理和特征线提取;通过曲线拟合求出连续两帧图像特征线之间的夹角，解算出汽车轮速。

图2为利用图像处理技术进行汽车轮速检测的系统结构图，该系统一共分为了四个板块，首先是数据采集板块，包括图像采集模块和GPS车速采集模块，图像采集模块就是通过CCD工业相机和特征线，收集汽车轮速图像，而GPS车速采集模块则是在检测的过程中，通过GPS定位，计算机动车的车速，汽车的车速和轮速是图像处理技术在轮速检测中应用主要采集的数据。收集到的数据然后会进入到图像处理模块，进行图像的预处理，以及特征线的提取。紧接着处理过后的图像和数据进入到轮速结算模块，通过计算机算法解算汽车轮速，该计算机算法经过实践和理论的长期检验，计算的结果具有较高的精确度。最后就是该系统的用户界面，也就是客户的界面设计模块，主要包括参数设置模块，用以调整不同零件的测试参数，适用于多种零件，轮速显示模块，用以显示检测得到的轮速，以及数据保存模块和数据导入模块，将检测得到的数据导出保存或者导入外界数据，用以分析其他机构检测得到的数据。

6 图像处理技术在机动车类型自动识别中的应用

图像处理技术在道路安全，道路汽车检测方面的应用除了识别车牌以外，还能够识别机动车的类型，相比起识别车牌对于摄像头等光学信息采集设备的高要求，机动车类型自动识别对设备的要求并不是很高，更多的依赖于庞大的数据资料库，通过光学设备收集的车辆信息，进入数据库对比，从而确定车辆的类型信息。我国的道路交通安全系统是一张庞大的网络，利用图像处理技术进行车辆类型自动识别可以快速在大范围内定位某一车辆的位置和信息，这种系统通常是模糊搜索常用的系统，鉴于发生事故或者险情时，受害者心理压力较大，可能无法记住车牌，但是能够记住车辆的大体颜色款式，所以该系统在协助公安机构办案时有独特的作用，其功能是无法代替的。

利用图像处理技术对车辆类型自动识别的主要流程是，通过天眼和天网摄像头系统，在某一个较大的范围内按照条件搜索相似的车辆，由于每个城市的类似车辆数量都较大，所以还需要根据图像处理技术识别车牌的系统找寻出车辆的信息，并和案情对比，进而缩小搜索的目标范围。

7 结语

图像处理技术在当前社会生产中的应用非常广泛，尤其是在检测类型行业，因为许多产品或是对象无法由人工进行检测，因此使用图像处理技术，利用光学传感器和计算机算法，对图像进行处理分析，再进行数字化转化，就可以得到需要的数据资料，通过对比搜集的数据资料与标准数据库，就能够实现全方位检测的目的。在汽车检测行业中，这种检测主要是针对汽车前照灯检测，汽车车牌识别，汽车零部件检测，汽车轮速检测和汽车类型自动识别等多个方面，经过长期的实践验证，图像处理技术的应用越发成熟，所检测的结果也更加霍尊却可靠，充分展示出了图像处理技术应用的可靠性和灵活性。

参考文献：

[1]邢法玉.数字图像处理技术应用于汽车牌照识别的研究[D].中国海洋大学，2008.

[2]朱华勇.汽车前照灯计算机检测图像处理技术的研究[D].南京林业大学，2007.

[3]王振峰.图像处理技术在汽车类型自动识别中的应用研究[D].中国农业大学，2000.