機(jī)器視覺檢測技術(shù)在汽車儀表盤缺陷檢測中的應(yīng)用

李宇 北京大恒圖像視覺有限公司

汽車的儀表盤信號由數(shù)字信號、模擬信號和CAN總線信號組成，相應(yīng)的指示燈亮或儀表指針轉(zhuǎn)動，是在接受到指示的信號時[1]。儀表板在用于整車測試之前，必須對儀表板的功能進(jìn)行綜合測試，為了減少整車測試的次數(shù)和測試工作量，為了模擬車輛環(huán)境，需要測試儀表板的功能[2]。傳統(tǒng)方法下，汽車儀表盤收到相對應(yīng)信號指示時，人工觀察指示燈處于燈亮還是燈滅狀態(tài)，指示燈的顏色，儀表的指針是否對應(yīng)正確的地方。人的主觀行為會對結(jié)果造成影響，例如在檢測指針刻度的環(huán)節(jié)，由于測試的人員不同，由于在不同的時間進(jìn)行測試，都會影響檢測的結(jié)果，導(dǎo)致錯誤判斷。提高汽車儀表識別的自動化程度和準(zhǔn)確性，也是汽車電子儀表迅速發(fā)展的表現(xiàn)。機(jī)器視覺技術(shù)采用了攝像頭代替人眼進(jìn)行檢測，增強(qiáng)了檢測化的水平，提高了檢測的效率，也使得檢測的準(zhǔn)確率得到進(jìn)一步提升。

一、機(jī)器視覺技術(shù)的概述

遙感圖像醫(yī)學(xué)圖像處理技術(shù)在1970年興起，成為了機(jī)器視覺技術(shù)的基礎(chǔ)，目前被廣泛應(yīng)用。機(jī)器視覺，也叫做計算機(jī)視覺，目的在于通過計算機(jī)代替人類的視覺功能，即通過計算機(jī)實現(xiàn)對客觀三維世界的判定[3]。簡單來說，機(jī)器視覺是一門科學(xué)技術(shù)，通過計算機(jī)模擬生物外貌或宏觀視覺功能，通過計算機(jī)、照相機(jī)來代替人眼實現(xiàn)檢測、識別和判斷。通過圖像的創(chuàng)建和恢復(fù)，然后把它用在真實模型中，進(jìn)行實際檢測、判定。另外，在機(jī)器上增加視覺設(shè)備就是機(jī)器視覺的核心。機(jī)器視覺由人工智能、神經(jīng)生物學(xué)、心理物理學(xué)、計算機(jī)科學(xué)、圖像處理等項目組成。

機(jī)器視覺處理系統(tǒng)優(yōu)光源、數(shù)碼相機(jī)、圖像處理分析單元、通訊/輸入輸出單元等一系列組成，它的機(jī)制是通過攝像頭采集計算機(jī)中記錄的三維場景的目標(biāo)圖像。為了在一定的光照條件下創(chuàng)建原來的樣子；接著通過圖像處理技術(shù)對原來的圖像進(jìn)行提前處理，把高清圖像提取出來，再把特征用職別技術(shù)進(jìn)行分類，最后根據(jù)預(yù)設(shè)的情況輸出結(jié)果。機(jī)器視覺的汽車儀表系統(tǒng)中，數(shù)碼相機(jī)負(fù)責(zé)捕捉汽車儀表板的圖形，進(jìn)而轉(zhuǎn)換為計算機(jī)可識別的數(shù)字信號，然后傳輸?shù)接嬎銠C(jī)里[4]。另外，增強(qiáng)圖像畫質(zhì)、降噪圖像。

二、機(jī)器視覺檢測的硬件

一般的圖像處理系統(tǒng)由以下要素組成：圖像采集、圖像處理分析、圖像輸出與控制組成。本系統(tǒng)設(shè)計的硬件部分包含了儀表板支架、運動導(dǎo)軌、光源、智能攝像頭和通信模塊。

（一）光源

機(jī)器視覺和圖像記錄的質(zhì)量密切相關(guān)，最重要的是光源。主要機(jī)制是，在封閉的暗箱中放入系統(tǒng)，然后用光源進(jìn)行照明。本系統(tǒng)采用環(huán)形LED光源，3.21V直流電源，儀表板與攝像頭之間是光源。

（二）相機(jī)和鏡頭

攝像頭負(fù)責(zé)采集系統(tǒng)捕捉到的圖像，整個圖像處理系統(tǒng)的功能能否實現(xiàn)和攝像頭密切相關(guān)。本次研究選用了Point Gray的Grasshoppe3。

三、機(jī)器視覺檢測的軟件

機(jī)器視覺軟件包括了以下部分：顯示情況、指針儀表和儀表盤字符功能。本次研究采用Point Gray的Grasshoppe提供的相機(jī)自帶的Insight Explore開發(fā)環(huán)境，軟件有EasyBuilder開發(fā)的兩個編程接口：界面和電子表格開發(fā)界面，電子表格界面中進(jìn)行圖形處理開發(fā)。

（一）指示燈狀態(tài)檢測

汽車指示燈包括左轉(zhuǎn)、右轉(zhuǎn)、機(jī)油、壓力、安全氣囊燈等。左轉(zhuǎn)彎燈，打開左轉(zhuǎn)向燈與關(guān)閉左向彎燈，左轉(zhuǎn)向燈處于不同的位置。首先確定左轉(zhuǎn)向燈的地方，提取灰度值通過ExtractHistogram函數(shù)，表示該區(qū)域的平均灰度值為21。左轉(zhuǎn)向燈接收到指示后亮起，該區(qū)域的平均灰度值為45。另外，設(shè)置30為灰度閾值進(jìn)行更準(zhǔn)確的檢驗。經(jīng)檢測灰度值小于30，表明左轉(zhuǎn)向燈關(guān)閉。如果大于30，則確定接收到左轉(zhuǎn)向燈，直到信號燈亮起。

（二）指針儀表位置的檢測

它是通過測量指針的旋轉(zhuǎn)角度并將其轉(zhuǎn)換為與儀表相對應(yīng)的刻度來進(jìn)行檢測。指針收到車速表模擬信號并進(jìn)行旋轉(zhuǎn)時，指針區(qū)域首先轉(zhuǎn)換為二值圖像，以0為起點。調(diào)用 FindMultiLine 函數(shù)來查找 0 刻度的兩側(cè)。頁面確定的原理是頁面兩側(cè)的灰度不同。把O標(biāo)尺的兩條邊寫成0和1，在邊的坐標(biāo)基礎(chǔ)上計算起點坐標(biāo)。同時記錄指針移動到端點的位置。觀察指針兩側(cè)灰色的程度，去發(fā)現(xiàn)指針的兩側(cè)，也寫下為 0 和 1，在兩側(cè)的坐標(biāo)基礎(chǔ)上去計算端點坐標(biāo)。因為指針顯示的形狀是圓形，顯示的中心也是一個黑色的圓圈。因此確定圓的位置要采用 FindCircle 函數(shù)。通過灰度差，來獲得兩個圓的圓心，以此確認(rèn)圓的位置。圖中顯示的地方就是找到的圓，把圓的位置作為基礎(chǔ)，然后找出圓心坐標(biāo)。用這樣的方式，計算出起點、終點和圓心的坐標(biāo)，分別把起點和圓心連接，終點和圓心連接，兩條線夾角的圓圈，與儀表盤刻度匹配；此時指針對應(yīng)的刻度可以通過夾角來計算。

（三）字符的檢測

儀表盤中需要識別0-9、a-z、A-Z等字符，如0-9，具體方法：

（1）識別字符的過程中，字符之間有著加大的差異，例字符的形狀、字體和大小與 識別結(jié)果有著直接的聯(lián)系。把模板以供以后識別，必須先創(chuàng)建一個標(biāo)準(zhǔn)字符庫，調(diào)用TrainFont函數(shù)訓(xùn)練字符，字符庫由訓(xùn)練分離的字符維護(hù)。

（2）把識別的字符與模板庫進(jìn)行比對來識別字符。

四、結(jié)束語

綜上所述，機(jī)器視覺系統(tǒng)有助于生產(chǎn)效率的提高，使得自動化水平逐漸增強(qiáng)[5]。這些狀況下可以運用機(jī)器視覺：在不適合人工操作的情況下，危險環(huán)境中，或者人工視覺難以完成時。工業(yè)化時代的到來，人工視覺檢測產(chǎn)品，存在效率低、準(zhǔn)確率低的弊端，而使用機(jī)器視覺檢測方法可以使得生產(chǎn)效率和自動化程度增強(qiáng)。機(jī)器視覺使得信息集成、計算機(jī)集成更容易實現(xiàn)。對機(jī)器視覺檢測技術(shù)的研究，有助于我國汽車電子系統(tǒng)的進(jìn)一步探索。