趙悅+潘明清+肖洪

摘 要：前照燈是為汽車夜間行駛提供照明支持的工具，對于保障夜間行車安全意義重大，尤其是在一些缺乏照明設施的道路上，前照燈更是唯一的照明工具，必須具備穩(wěn)定可靠的質(zhì)量。本文在汽車LED前照燈檢測系統(tǒng)中，引入了機器視覺技術，希望能夠進一步提升檢測的水平和效果。

關鍵詞：機器視覺；汽車LED前照燈；檢測；應用

DOI：10.16640/j.cnki.37-1222/t.2017.08.238

0 前言

LED屬于一種半導體光源，在照明領域有著廣泛的應用，將其作為汽車前照燈，與傳統(tǒng)前照燈光源相比，具有節(jié)能環(huán)保、體積小、相應速度快、顏色飽和度高以及使用壽命長等優(yōu)點，成為了下一代汽車前照燈的首選光源之一，目前已經(jīng)在一些高端車型中得到了應用。而從保障前照燈照明效果的角度，需要做好必要的檢測工作。

1 機器視覺概述

作為人工智能的一個重要分支，機器視覺可以簡單的理解為利用機器來代替人的眼睛，做出相應的測量和判斷。機器視覺實際上是一種綜合性的技術，在其中融合了圖像處理技術、光學成像技術、傳感器技術、計算機技術以及機械工程技術等，能夠在一些特殊的場合代替人工視覺，具有靈活性和自動化的特點。

機器視覺的基本原理，是利用CCD相機，將檢測到的目標轉(zhuǎn)化為圖像信號，然后傳輸給圖像處理系統(tǒng)，再次將圖像信號轉(zhuǎn)化為數(shù)字化信號，從中提取被檢測目標的特征值（數(shù)量、位置、高度等），實現(xiàn)對于目標的自動識別[1]。

2 機器視覺在汽車LED前照燈檢測中的應用

2.1 系統(tǒng)框架

前照燈檢測系統(tǒng)的硬件部分包括了圖像卡、攝像頭、暗箱、PC機等，其基本的工作原理，是利用CCD相機采集圖像信息，經(jīng)圖像采集卡，將圖像信息傳輸?shù)絇C機，進行相應的處理和顯示，而通過I/O卡，可以自由控制系統(tǒng)的啟停以及攝像頭的切換。軟件部分選擇了LabVIEW及IMAQ Vision，結合相應的虛擬開發(fā)平臺軟件，可以利用圖形化的編輯語言完成系統(tǒng)軟件的設計，同時也能夠提供多樣化的庫函數(shù)以及功能模塊，不僅保證了系統(tǒng)功能的全面性，在實際應用中也更加靈活，可以在很大程度上縮短系統(tǒng)開發(fā)的周期。

2.2 圖像處理

對于汽車前照燈檢測而言，光軸交點檢測非常重要，這里假設車輛正常行駛，右側前照燈的光路圖如圖1所示。

其中，h-h表示通過前照燈焦點的水平面，H-H2表示道路中心線，v-v表示前照燈垂直面，對照上圖，h-h與H-H2的交點位置是汽車前照燈光軸檢測的一個重要參數(shù)。從方便分析的角度，需要做好必要的圖像處理。

（1）LUT變換：主要是對圖像像素的灰度值進行計算和轉(zhuǎn)換，在強化圖像光對比度的同時，也可以突出圖像的有用信息，使得邊緣更加明顯。

（2）圖像裁剪：為了保證精度，采集到的圖為標準CCIR圖像，像素較多，能夠提升系統(tǒng)的測量分辨率，不會同時也會使得需要處理的數(shù)據(jù)大大增加，在一定程度上影響了系統(tǒng)的實時性。因此，需要對圖像進行適當?shù)牟眉?，去除冗余部分，減少數(shù)據(jù)量。結合光軸特點分析，圖像中光軸的交點位于最亮區(qū)域附近。從降低區(qū)域隨機性的角度，運用檢測圖像質(zhì)量重心的方式，對需要進行處理的區(qū)域進行確定[2]。

（3）邊緣增強與二值化：一般情況下，邊緣增強指對灰度邊緣的增強處理，結合相應的門限，對明顯邊緣的像元位置進行確定。在經(jīng)LUT變換后，圖像的邊緣特征清晰度大大增強，再次進行二值化處理，可以清除圖像中的部分干擾因素，為后續(xù)邊緣檢測提供便利。在二值化的過程中，需要關注閥值的選擇，如果過高，則可能會漏掉變化幅度較小的邊緣，如果過低，則可能會受噪聲影響，產(chǎn)生虛假邊緣。因此，在進行圖像二值化處理時，需要合理選擇閥值，避免出現(xiàn)漏檢和假邊緣的情況，一般情況下，需要經(jīng)過大量的實踐才能夠獲取最佳閥值。這里為了提升工作效率，在允許誤差范圍內(nèi)，增加了對圖像一次邊緣的特征提取，運用空間矢量梯度濾波，對邊緣進行二次增強，結合適當?shù)膶嶒?，就能夠完成閥值的確定。在這個過程中，空間梯度濾波的的作用，是結合一定的計算因子，在圖像中進行像素灰度卷積。處理完成后，圖像基本顆粒邊緣的像素灰度對比度大大增強，利用實驗得到了閥值進行圖像的二值化，就可以將誤差控制在允許范圍內(nèi)。

（4）去干擾處理：二值化處理后，在圖像中會存在一些可能對圖像處理造成干擾的小顆粒，需要及時去除。經(jīng)研究討論，選擇膨脹和腐蝕方法，對二值化圖像進行處理。需要注意的時，膨脹與腐蝕必須成對出現(xiàn)，互補不足，保證良好的處理效果。

2.3 零件檢測

可以利用接近傳感器的精確定位，對零件的完整性進行檢查，考慮到汽車前照燈的型號眾多，需要選擇針對性的檢測設備，因此缺乏靈活性。在基于機器視覺的檢測系統(tǒng)中，通過圖像處理方法，可以構建相應的圖像模板，實現(xiàn)對于車燈裝配零件的柔性檢測，提升了系統(tǒng)的靈活性以及檢測結果的可靠性[3]。

3 結語

總而言之，汽車LED前照燈相比較傳統(tǒng)前照燈光源具有非常顯著的優(yōu)勢，不過同樣需要做好必要的檢測工作，以保證前照燈功能的充分發(fā)揮，保障行車安全。在汽車前照燈檢測系統(tǒng)中，引入機器視覺技術，可以提升檢測系統(tǒng)的靈活性和自動化程度，保證檢測結果的準確性和可靠性。

參考文獻：

[1]張志瀚.基于機器視覺的汽車前照燈檢測系統(tǒng)研究[D].武漢理工大學，2015.

[2]游丹.基于機器視覺的電動車儀表盤LED燈質(zhì)量自動檢測系統(tǒng)[D].天津工業(yè)大學，2012.

[3]錢慧君.關于LED汽車前照燈的應用探究[J].中國機械，2015，（19）：71-72.