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未耒智能-汽车LED前照灯的检测
发表时间:2018-11-28

  LED 属于一种半导体光源,在照明领域有着广泛的应用,将其作为汽车前照灯,与传统前照灯光源相比,具有节能环保、体积小、相应速度快、颜色饱和度高以及使用寿命长等优点,成为了下一代汽车前照灯的首选光源之一,目前已经在一些高端车型中得到了应用。而从保障前照灯照明效果的角度,需要做好必要的检测工作。


1 机器视觉概述

  作为人工智能的一个重要分支,机器视觉可以简单的理解为利用机器来代替人的眼睛,做出相应的测量和判断。机器视觉实际上是一种综合性的技术,在其中融合了图像处理技术、光学成像技术、传感器技术、计算机技术以及机械工程技术等,能够在一些特殊的场合代替人工视觉,具有灵活性和自动化的特点。

  机器视觉的基本原理,是利用CCD 相机,将检测到的目标转化为图像信号,然后传输给图像处理系统,再次将图像信号转化为数字化信号,从中提取被检测目标的特征值(数量、位置、高度等),实现对于目标的自动识别。


2 机器视觉在汽车LED 前照灯检测中的应用

2。1 系统框架

前照灯检测系统的硬件部分包括了图像卡、摄像头、暗箱、PC机等,其基本的工作原理,是利用CCD 相机采集图像信息,经图像采集卡,将图像信息传输到PC 机,进行相应的处理和显示,而通过I/O 卡,可以自由控制系统的启停以及摄像头的切换。软件部分选择了LabVIEW 及IMAQ Vision,结合相应的虚拟开发平台软件,可以利用图形化的编辑语言完成系统软件的设计,同时也能够提供多样化的库函数以及功能模块,不仅保证了系统功能的全面性,在实际应用中也更加灵活,可以在很大程度上缩短系统开发的周期。

2.2 图像处理

  对于汽车前照灯检测而言,光轴交点检测非常重要,这里假设车辆正常行驶,右侧前照灯的光路图如图1 所示。

image.

  其中,h-h 表示通过前照灯焦点的水平面,H-H2 表示道路中心线,v-v 表示前照灯垂直面,对照上图,h-h 与H-H2 的交点位置是汽车前照灯光轴检测的一个重要参数。从方便分析的角度,需要做好必要的图像处理。

  (1)LUT 变换:主要是对图像像素的灰度值进行计算和转换,在强化图像光对比度的同时,也可以突出图像的有用信息,使得边缘更加明显。

  (2)图像裁剪:为了保证精度,采集到的图为标准CCIR 图像,像素较多,能够提升系统的测量分辨率,不会同时也会使得需要处理的数据大大增加,在一定程度上影响了系统的实时性。因此,需要对图像进行适当的裁剪,去除冗余部分,减少数据量。结合光轴特点分析,图像中光轴的交点位于最亮区域附近。从降低区域随机性的角度,运用检测图像质量重心的方式,对需要进行处理的区域进行确定。

  (3)边缘增强与二值化:一般情况下,边缘增强指对灰度边缘的增强处理,结合相应的门限,对明显边缘的像元位置进行确定。在经LUT 变换后,图像的边缘特征清晰度大大增强,再次进行二值化处理,可以清除图像中的部分干扰因素,为后续边缘检测提供便利。在二值化的过程中,需要关注阀值的选择,如果过高,则可能会漏掉变化幅度较小的边缘,如果过低,则可能会受噪声影响,产生虚假边缘。因此,在进行图像二值化处理时,需要合理选择阀值,避免出现漏检和假边缘的情况,一般情况下,需要经过大量的实践才能够获取最佳阀值。这里为了提升工作效率,在允许误差范围内,增加了对图像一次边缘的特征提取,运用空间矢量梯度滤波,对边缘进行二次增强,结合适当的实验,就能够完成阀值的确定。在这个过程中,空间梯度滤波的的作用,是结合一定的计算因子,在图像中进行像素灰度卷积。处理完成后,图像基本颗粒边缘的像素灰度对比度大大增强,利用实验得到了阀值进行图像的二值化,就可以将误差控制在允许范围内。

  (4)去干扰处理:二值化处理后,在图像中会存在一些可能对图像处理造成干扰的小颗粒,需要及时去除。经研究讨论,选择膨胀和腐蚀方法,对二值化图像进行处理。需要注意的时,膨胀与腐蚀必须成对出现,互补不足,保证良好的处理效果。

2.3 零件检测

  可以利用接近传感器的精确定位,对零件的完整性进行检查,考虑到汽车前照灯的型号众多,需要选择针对性的检测设备,因此缺乏灵活性。在基于机器视觉的检测系统中,通过图像处理方法,可以构建相应的图像模板,实现对于车灯装配零件的柔性检测,提升了系统的灵活性以及检测结果的可靠性


3 结语

  总而言之,汽车LED 前照灯相比较传统前照灯光源具有非常显著的优势,不过同样需要做好必要的检测工作,以保证前照灯功能的充分发挥,保障行车安全。在汽车前照灯检测系统中,引入机器视觉技术,可以提升检测系统的灵活性和自动化程度,保证检测结果的准确性和可靠性。