計算機視覺技術(shù)在汽車電器智能檢測中的創(chuàng)新應(yīng)用

中圖分類號：U463.6 文獻標(biāo)識碼：A 文章編號：1003-8639（2025）07-0169-03

Innovative Application of Computer Vision Technology inAutomotiveElectrical Intelligent Inspectiol

SongBingbing，Liu Yanfang，WangSuhua，Cheng Zheng （LinzhouCollgeofArchitecural TechnologyAcademyofArtificial Intellgence，Linzhou45650o，China）

【Abstract】Automotiveelectricalinspectionisthecore link toensure thesafetyandreliabilityof thewhole vehicle， thetraditionalinspectionmethodishighlydependentonhardwareanddificulttocopewiththeevolutionof miniaturized andhigh-densityelectricalcomponents.Detectionsystem'sdynamic workingconditionadaptabilityis insuficient，multidimensional signal fusionabilityislimitedandotherissues，has becomeanimportant botleneck restricting thelanding oftheinteligent manufacturing system，and computer vision technologythrough imagetechnologyandintelligent detection，canrealize non-contact precision measurementand hidden defect identification，its spatial resolution and algorithmgeneralizationisbeterthanthe traditionalphysical inspectionmeans.Therefore，thispaperdiscusssthekey technologies of automated detection，deep learning and self-adaptationof electricalcomponents，withaviewto promoting theevolutionof automotive electricalquality inspection system in thedirectionof intelligence and interpretability.

【Keywords】 vision technology；automotive electrical appliances；intelligent detection

汽車產(chǎn)業(yè)智能化與電動化進程的加速迭代，推動電氣系統(tǒng)向集成化、高密度化方向持續(xù)演進。伴隨車載電器組件在物理尺度、材料構(gòu)成及工況復(fù)雜度的指數(shù)級增長，傳統(tǒng)接觸式檢測方法在效率、精度及安全性方面的局限性愈加顯著。而計算機視覺技術(shù)作為非接觸式定量分析的主要載體，其與光電傳感、人工智能的深度融合，正在重塑汽車電器質(zhì)量檢測的技術(shù)模式。

1計算機視覺技術(shù)的基礎(chǔ)理論

1.1 視覺技術(shù)概述

計算機視覺是使用計算機及相關(guān)設(shè)備對生物視覺的模擬，其主要任務(wù)是通過對采集的圖片或視頻進行處理以獲得相應(yīng)場景的三維信息，具體如圖1所示。在汽車電器檢測中，成像環(huán)節(jié)需結(jié)合被測對象的材料特性進行光路優(yōu)化設(shè)計，如采用環(huán)形偏振光源抑制電鍍件表面鏡面反射，并通過景深擴展算法提升多平面組件的全域?qū)咕?。高動態(tài)范圍成像（HighDynamicRangeImaging，HDR）通過曝光時間與增益參數(shù)的動態(tài)協(xié)同，在單幀圖像中融合多亮度層信息，解決了繼電器觸點微裂紋與氧化層灰度值疊加導(dǎo)致的誤判問題。數(shù)據(jù)處理層則運用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）對圖像紋理進行多尺度感知，結(jié)合生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GenerativeAdversarialNetworks，GAN）增強小樣本缺陷特征的表達能力。此技術(shù)突破了傳統(tǒng)邊緣檢測算子的局限，在處理非均勻光照下的線束端子形變時，可實現(xiàn)亞像素級邊緣定位精度。

1.2汽車電器系統(tǒng)的特點與檢測需求

光源優(yōu)化 環(huán)形偏振光控反射 圖像采集 HDR多曝光融 CNN多尺度特征提 GAN數(shù)據(jù)增 亞像素邊緣定位 硬件算法參數(shù)校準(zhǔn)合 強取

汽車電器系統(tǒng)的組件物理尺度涵蓋毫米級微動繼電器至米級高壓線束，材料特性涉及金屬導(dǎo)體、絕緣聚合物及高分子復(fù)合材料的光學(xué)響應(yīng)差異。檢測需求需實現(xiàn)表面形貌分析，還需穿透封裝層解析內(nèi)部結(jié)構(gòu)狀態(tài)。X射線背光成像通過不同材質(zhì)對光子能量的吸收率差異，重構(gòu)印刷電路板（PrintedCircuitBoard，PCB）內(nèi)部通路的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，但其分辨率受限于焦斑尺寸與探測器像素密度的耦合關(guān)系。在功能安全層面，瞬態(tài)工況下的電氣參數(shù)與物理形變存在強耦合性，如車載充電機（On-BoardCharger，OBC）散熱基板的熱膨脹易導(dǎo)致功率器件連接點的機械應(yīng)力集中。動態(tài)檢測需解決運動模糊與數(shù)據(jù)采樣的時序同步問題，基于全局快門傳感器的幀曝光機制結(jié)合卡爾曼濾波預(yù)測算法，可在發(fā)動機艙振動環(huán)境下穩(wěn)定追蹤線束接插件的位移軌跡。系統(tǒng)集成還需兼容電磁兼容EMC約束，如通過光纖傳輸替代傳統(tǒng)同軸電纜，規(guī)避逆變器高頻開關(guān)噪聲對圖像信號的干擾2]。

1.3圖像處理技術(shù)在電器智能檢測中的適應(yīng)性分析

圖像處理算法的適配性建立在物理場景與計算模型的強關(guān)聯(lián)上，具體如圖2所示。預(yù)處理階段采用雙邊濾波結(jié)合圖像增強算法，在保留邊緣清晰度的同時修正光照梯度畸變。特征提取層引入注意力機制，針對連接器插針陣列的周期性特征，通過空域掩膜抑制背景干擾，強化目標(biāo)區(qū)域的梯度響應(yīng)。如在評估電子控制單元ECU焊點品質(zhì)時，運用短時傅里葉變換（Short-time Fourier Transform，STFT）在時頻聯(lián)合域中定位虛焊導(dǎo)致的能量泄漏區(qū)域，其檢測靈敏度可較傳統(tǒng)時域分析方法提升。算法魯棒性優(yōu)化需同步考慮材料老化對圖像特征的影響，如基于遷移學(xué)習(xí)的域適應(yīng)技術(shù)可解決新舊線束氧化層紋理差異導(dǎo)致的模型泛化性下降。多模態(tài)數(shù)據(jù)融合則擴展了檢測維度，如將熱紅外圖像的溫升熱點與可見光圖像的幾何特征進行像素級配準(zhǔn)，可精確定位繼電器觸點的電弧燒蝕區(qū)域，揭示傳統(tǒng)單模態(tài)檢測難以捕捉的隱性關(guān)聯(lián)特征。

2計算機視覺技術(shù)的應(yīng)用

2.1 電器組件自動化檢測

計算機視覺技術(shù)為汽車電器組件的自動化檢測提供了全流程解決方案。系統(tǒng)通過高精度視覺引導(dǎo)實現(xiàn)組件定位與裝配驗證，利用多視角成像融合技術(shù)，在復(fù)雜裝配環(huán)境中構(gòu)建三維空間坐標(biāo)體系，結(jié)合表面反射特性分析算法，抑制金屬嵌件鏡面反射對定位精度的干擾，實現(xiàn)亞像素級坐標(biāo)定位修正。針對表面缺陷檢測，可采用非接觸式掃描技術(shù)捕捉組件紋理特性的細(xì)微變化，部署分層卷積架構(gòu)在圖像預(yù)處理階段分離背景噪聲與真實缺陷特征，通過多層特征融合模型區(qū)分功能性缺陷與工藝性劃痕。系統(tǒng)內(nèi)置的自適應(yīng)學(xué)習(xí)機制融合生產(chǎn)環(huán)境參數(shù)波動特征，動態(tài)更新缺陷判定閾值，如在接觸點氧化層檢測中，結(jié)合多光譜成像與反射率差值分析，建立氧化產(chǎn)物的動態(tài)識別框架。該技術(shù)路徑實現(xiàn)了從單點檢測到全鏈路閉環(huán)控制的跨越，通過機器視覺與機械傳動系統(tǒng)的時空同步控制，滿足復(fù)雜電器組件的批量化、標(biāo)準(zhǔn)化檢測需求[3]。

2.2故障診斷與異常檢測

基于視覺的故障診斷技術(shù)聚焦于電器系統(tǒng)的隱性缺陷捕捉與退化規(guī)律提取。通過時序圖像序列分析構(gòu)建動態(tài)特征圖譜，在繼電器觸點工作狀態(tài)監(jiān)測中建立多維運動軌跡模型，解析接觸彈片開閉過程的空間位移矢量場，捕捉微觀振動導(dǎo)致的非對稱性頻率特征。增強型光流場分析算法強化熱變形可視化，通過熱輻射信號的灰度梯度重建轉(zhuǎn)化溫度場分布，建立結(jié)構(gòu)應(yīng)力變化的空間微分映射關(guān)系。在異常檢測層面，采用多源信息耦合的決策框架，正常狀態(tài)樣本通過自編碼器網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)特征分布規(guī)律，故障模式則通過對抗訓(xùn)練形成的超平面邊界完成異常分離?；谔卣骺臻g能量閾值的動態(tài)評估模型可識別如線束絕緣層碳化等漸變型失效問題，通過對比歷史數(shù)據(jù)中的特征漂移量，結(jié)合馬爾可夫鏈預(yù)測模型，實現(xiàn)退化趨勢的概率性預(yù)警4。

2.3精度與實時性優(yōu)化

檢測系統(tǒng)的工程落地需平衡精度提升與計算效率的沖突矛盾。在算法架構(gòu)層面采用級聯(lián)式處理策略，通過空間分級采樣技術(shù)降低基礎(chǔ)運算量，前端粗篩模塊部署輕量化網(wǎng)絡(luò)完成組件的快速定位與分類，后端精細(xì)化分析模塊采用空域注意力機制鎖定可疑區(qū)域，結(jié)合微分幾何方法執(zhí)行亞像素級輪廓測量，使處理幀率嚴(yán)格匹配產(chǎn)線實時節(jié)拍。而針對非均勻光照挑戰(zhàn)，可開發(fā)環(huán)境自適應(yīng)的動態(tài)補償模型，在圖像采集階段同步獲取場景光譜特征數(shù)據(jù)，通過驅(qū)動環(huán)形光源陣列的PWM調(diào)制實現(xiàn)光強調(diào)諧閉環(huán)控制，構(gòu)建高魯棒性的光學(xué)成像基底，見表1。

3計算機視覺技術(shù)的創(chuàng)新發(fā)展

3.1深度學(xué)習(xí)與增強現(xiàn)實的結(jié)合

計算機視覺技術(shù)在汽車電器檢測中的創(chuàng)新突破，在于深度學(xué)習(xí)和增強現(xiàn)實AR技術(shù)的深度融合。傳統(tǒng)檢測主要依賴二維圖像特征提取，而該技術(shù)路徑通過三維空間映射與動態(tài)信息疊加，實現(xiàn)了檢測過程的可視化升級。深度學(xué)習(xí)模型對高維度數(shù)據(jù)的內(nèi)在規(guī)律進行解析，構(gòu)建電器組件的多層次特征表達，如對連接器插針的形變或觸點氧化痕跡的辨識，能夠?qū)崿F(xiàn)亞表面缺陷的跨模態(tài)預(yù)測。同時，AR技術(shù)將抽象的數(shù)據(jù)模型轉(zhuǎn)化為可交互的立體投影，通過光學(xué)透視設(shè)備直接將檢測結(jié)果、操作規(guī)范等虛擬信息與實物組件精確對齊。二者的結(jié)合重塑了人機協(xié)作模式，在設(shè)備裝配環(huán)節(jié)，工人可通過AR眼鏡實時接收深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)的指令提示，虛擬箭頭精準(zhǔn)投射至待調(diào)整區(qū)域，誤差修正步驟以動畫形式直觀展現(xiàn)。在維修診斷場景中，系統(tǒng)自動標(biāo)識故障組件的熱區(qū)分布，并動態(tài)疊加電流路徑仿真效果，使隱性電氣問題視覺化呈現(xiàn)。

3.2 自適應(yīng)與智能化檢測系統(tǒng)的構(gòu)建

基于環(huán)境感知與動態(tài)優(yōu)化的自適應(yīng)檢測架構(gòu)，正在成為汽車電器質(zhì)量管控的核心技術(shù)框架。該系統(tǒng)主要在于構(gòu)建從數(shù)據(jù)采集到執(zhí)行決策的完整閉環(huán)，如圖3所示，通過實時狀態(tài)監(jiān)控實現(xiàn)檢測參數(shù)的自主調(diào)優(yōu)。針對汽車電器組件多品種、小批量的生產(chǎn)特點，系統(tǒng)內(nèi)置的拓?fù)渥R別引擎可對新型號組件的結(jié)構(gòu)特征進行快速建模，結(jié)合形態(tài)學(xué)梯度分析算法，將特征匹配時間壓縮至產(chǎn)線節(jié)拍要求范圍內(nèi)。在光學(xué)檢測模塊中，自適應(yīng)光源控制模塊根據(jù)組件表面材質(zhì)動態(tài)調(diào)節(jié)入射角度與光強分布，克服金屬部件反光或塑料殼體透光不均勻等干擾。另外，系統(tǒng)的智能化體現(xiàn)在異常工況的主動應(yīng)對能力。當(dāng)檢測到裝配夾具位置偏移或環(huán)境溫濕度超標(biāo)時，自主補償機制立即啟動，通過空間坐標(biāo)系的非線性變換修正定位基準(zhǔn)，并調(diào)用抗干擾特征提取算法增強圖像信噪比。

3.35G與物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的協(xié)同應(yīng)用

5G通信與物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的導(dǎo)人，為汽車電器檢測體系提供了全域協(xié)同的分布式架構(gòu)。通過高速率、低延遲的網(wǎng)絡(luò)傳輸，檢測終端與云端計算資源形成緊密聯(lián)動。邊緣側(cè)設(shè)備聚焦于實時性要求高的基礎(chǔ)任務(wù)，如圖像預(yù)處理與關(guān)鍵尺寸測量；而云端依托強大算力執(zhí)行缺陷庫的全局比對、深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推理等高負(fù)載任務(wù)。這種算力分配的優(yōu)化模式，使得便攜式檢測終端的部署成為可能，現(xiàn)場工程師僅需手持設(shè)備掃描組件，即可在1s內(nèi)獲取云端下發(fā)的三維缺陷分析報告。物聯(lián)網(wǎng)賦能的更大價值在于全鏈路數(shù)據(jù)的融通。產(chǎn)線攝像頭、檢測儀器與物流系統(tǒng)的狀態(tài)信息被整合至統(tǒng)一平臺，構(gòu)建電器組件的全生命周期數(shù)字檔案，如某批次繼電器在裝配階段的應(yīng)力分布數(shù)據(jù)，可與后期路試的故障記錄進行跨階段關(guān)聯(lián)分析，從而定位工藝瓶頸。

4結(jié)論

本文明確了計算機視覺技術(shù)在汽車電器智能檢測領(lǐng)域的創(chuàng)新路徑，即通過深度學(xué)習(xí)與AR的深度融合重構(gòu)人機交互范式，基于自適應(yīng)架構(gòu)實現(xiàn)檢測系統(tǒng)的動態(tài)調(diào)優(yōu)能力，利用5G與物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)構(gòu)建協(xié)同化檢測網(wǎng)絡(luò)。因此，汽車電器的智能檢測應(yīng)聚焦跨技術(shù)領(lǐng)域深度融合，AR與數(shù)字孿生的數(shù)據(jù)映射優(yōu)化、邊緣計算負(fù)載的動態(tài)平衡策略以及多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的統(tǒng)一表征模型構(gòu)建，以期形成可復(fù)用的標(biāo)準(zhǔn)技術(shù)框架，最終為汽車電器制造向數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化升級提供底層支撐。

注：本文為2025年度省哲學(xué)社會科學(xué)教育強省研究指導(dǎo)性項目“高職學(xué)生關(guān)鍵能力培養(yǎng)的企業(yè)訂單班模式研究——基于校企卓越工程師項目”（項目編號：2025TYQS0830）的研究成果。

參考文獻

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（編輯楊凱麟）

作者簡介：宋冰冰（1988—），女，助教，研究方向為計算機科學(xué)與技術(shù)；劉艷芳（1989—），女，碩士，助教，研究方向為教育信息化、職業(yè)教育與產(chǎn)教融合；王素花（1987—），女，助教，研究方向為計算機科學(xué)與技術(shù)；程錚（1989—），男，工程師，研究方向為計算機科學(xué)與技術(shù)。