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机动车前照灯检测仪检测过程中常见问题的探讨摘要：机动车前照检测仪是一种用于探测动车前照灯配光性能及照射方向的仪器。
机动车前照灯检测仪大体可分为投影式前照灯检测仪、自动跟踪光轴式前照灯检测仪和全自动前照灯检测仪。
目前大部分机动车检测站使用的是较为先进的采用 CCD 图像传感器技术的全自动前照灯检测仪。
为确保机动车前照灯的检测结果准确、可靠，及时、正确地对前照灯检测仪进行周期检定是非常必要的。
关键词：前照灯检测仪；检定；灰尘；检定规程机动车前照灯发光强度是机动车安全技术检验的一个重要参数，机动车检验机构使用前照灯检测仪对其进行检验。
由于车灯检测器使用频率高，使用环境条件较差，所以在定期保养和年度检定的情况下，必须定期进行检查，确保其稳定性和精确度。
国家在2019年颁布了《机动车检验机构检测设备期间核查规范》（GB/T 37536-2019)，该规范对车辆检验机构在使用过程中进行检查，具有明确的指导和规范作用。
本文就在开展前照灯检测的过程中的若干实践进行了探讨，并以实例（多台比对法的数据计算和分析）的方式，希望能为各检测单位提供更好的检测服务，从而促进机动车检测的科学性和准确性。
1.存在的问题在对机动车前照灯光测试仪的一次检查中,发现尽管在上次检查中已经对灯具亮度进行了标定,但在这次检查时该灯仪所测得的发光强度值却比标准发光强度值差不少,大大超过了检定标准中所要求的偏差程度。
2.原因分析根据这一现象，可以从两个方面进行分析：一是由于光电元件的老化，二是由于机械的原因（灰尘，位移）。
从该仪器的寿命及其他技术指标来看，该仪器不太可能发生老化。
通过对灯光仪进行检测，发现反射镜表面有一层灰尘，分析表明，灰尘会影响反射镜的反射，降低光源对光线的辐射，从而导致测量值低于标准光源的亮度。
为了检验我们的判断，将反射镜表面的尘埃清除，并对其进行测试，测试其亮度在检定规范允许的范围之内。
本文结合对这台灯光仪的检定工作，重点介绍了粉尘对其他灯光仪的检测效果。
小车自动跟踪技术研究与应用自动跟踪技术是指利用先进的传感器、控制算法和运动控制系统，使小车能够自主地跟踪目标物体，并实现对目标物体的持续观测和追踪。
这项技术广泛应用于工业、军事、安防和科研领域，具有重要的实际应用价值。
本文将从技术原理、研究进展和应用场景等方面对小车自动跟踪技术进行研究和分析。
1. 技术原理小车自动跟踪技术的核心是利用传感器获取目标物体的位置信息，并通过控制算法控制小车的动作实现对目标物体的追踪。
常用的传感器包括摄像头、激光雷达、超声波传感器等。
摄像头通常用于实时获取目标物体的图像信息，利用图像处理算法提取目标物体的位置信息；激光雷达可以测量目标物体与小车之间的距离，利用三角测量原理计算目标物体的具体位置。
2. 研究进展近年来，小车自动跟踪技术取得了许多突破性进展。
一方面，传感器的性能不断提高，能够实现更高精度的目标物体检测和跟踪，同时还能够适应复杂环境和光照条件的变化。
另一方面，控制算法也在不断优化和改进，可以根据实时的目标物体位置信息和小车当前状态进行智能决策和动作规划，提高跟踪精度和效率。
3. 应用场景小车自动跟踪技术广泛应用于多个领域。
在工业领域，可以应用于自动化物流和装配线等环境中，实现对物品的自动捡拾和搬运。
在军事领域，可以应用于无人驾驶车辆和巡航导弹等系统中，实现自主追踪敌方目标和实施打击。
在安防领域，可以应用于安防监控系统中，提高监控效果和减少人力成本。
在科研领域，可以应用于机器人学研究和智能交通系统等方面，推动科技创新和社会进步。
4. 技术挑战和展望尽管小车自动跟踪技术取得了重要进展，但仍然存在一些挑战。
首先，目标物体的形状和状态可能会发生变化，例如运动速度、遮挡等因素都会影响跟踪效果。
因此，需要进一步研究和优化跟踪算法，提高对不同情况下的适应性。
其次，小车自身的动作控制也是一个关键问题，需要保证跟踪过程中的安全性和稳定性。
另外，对于复杂环境下的跟踪任务，还需要进一步提高多传感器融合和智能决策的能力。
一款全自动机动车前照灯检测仪的动态特性研究与实现Research and experimental analysis on dynamic characteristics of a full-automatic automobile headlamp tester刘松良 （广东机电职业技术学院，广州 510700）摘 要：全自动机动车前照灯检测仪，是为了适应机动车前照灯在线动态检测需要而研发设计的专用精密仪器。
它采用先进的双CCD图像处理技术、伺服电机及驱动控制技术、计算机通信技术、传感器多融合技术，100%国产全志科技T3处理器机电一体化设计，检测仪测量精度高、测量模式多样、标定调试简单方便、智能化程度高、抗干扰能力强。
其工作稳定性和可靠性、测量准确性、重复性和零点漂移都符合国家计量检定规程JJG745-2016的相关要求，它为机动车前照灯的检测提供了重要的技术手段。
关键词：机动车前照灯；追光法；分光法；JJG745-2016；双CCD图像处理技术；伺服电机及驱动控制技术0 引言机动车前照灯的安全检测是保障机动车行车安全的一个重要因素。
世界各国对机动车前照灯有严格的安全检测要求，在我国随着科技和新能源汽车的加速发展，汽车保有量呈现井喷式增长，交通运输安全变得越来越重要。
前照灯主要是用于机动车夜间行驶照明，它的安装角度及发光强度和照射方向等参数对于行车安全是至关重要的。
所有前照灯夜间同时照明时，应具有能使驾驶员看清前方150m距离以内交通障碍物的性能[1]，照明光束应对准车的前进方向，主光轴的方向应该偏下。
前照灯的发光强度不足或者照射方向不合适，路前方的状况就不能清晰易见，或者给迎面驶来的汽车里的驾驶员造成眩目，妨碍视野，这些都是导致事故的重要因素。
为了降低行车事故，确保行车安全，机动车在出厂前，其前照灯性能参数必须调整正确；机动车使用过程中，前照灯的安全检验必须经常化和制度化。
国家决定实施GB7258—2012《机动车运行安全技术条件》和GB18565-2016《道路运输车辆综合性能要求和检验方法》[2]国家标准，其中规定了前照灯的发光强度、照射位置及检验方法，使我国的车辆检验制度更加严谨、更加规范。
《基于机器视觉的汽车前照灯灯光检测仪开发研究》篇一一、引言随着汽车工业的快速发展，汽车安全性能的检测与评估显得尤为重要。
其中，汽车前照灯作为夜间及恶劣天气条件下车辆行驶的重要照明设备，其灯光性能的检测更是关乎驾驶安全。
传统的前照灯检测方法多依赖人工观察与简单设备辅助，效率低下且准确性不高。
为此，本研究基于机器视觉技术，开发一种新型的汽车前照灯灯光检测仪，旨在提高检测效率与准确性。
二、机器视觉技术概述机器视觉技术是通过模拟人眼视觉功能，利用计算机、图像处理等技术对图像进行采集、传输、分析和理解，最终实现自动化检测与控制。
该技术具有非接触性、高效率、高精度等优点，广泛应用于工业生产、医疗、军事等领域。
在汽车前照灯检测中，机器视觉技术可通过图像处理算法对前照灯的亮度、光形、色温等参数进行准确测量与判断。
三、系统设计与硬件构成1. 系统设计：基于机器视觉的汽车前照灯灯光检测仪系统设计主要包括图像采集、图像处理与结果输出三个部分。
其中，图像采集部分负责捕捉前照灯的灯光图像；图像处理部分负责对图像进行分析与测量；结果输出部分则将测量结果以直观的形式展示给用户。
2. 硬件构成：该系统硬件部分主要包括图像采集设备（如相机、镜头等）、数据处理设备（如计算机、显示器等）以及辅助设备（如光源、支架等）。
其中，相机与镜头负责捕捉前照灯的灯光图像，计算机负责对图像进行处理与分析，显示器则将测量结果展示给用户。
四、算法研究与实现1. 图像预处理：为了消除图像中的噪声和干扰信息，提高图像的信噪比，需要对采集到的前照灯灯光图像进行预处理。
预处理过程包括灰度化、滤波、二值化等操作。
2. 特征提取：通过图像处理算法，提取出前照灯灯光的亮度、光形、色温等特征参数。
这些参数是判断前照灯性能的重要依据。
3. 参数测量与判断：根据提取出的特征参数，通过算法对前照灯的灯光性能进行测量与判断。
如通过测量灯光的亮度分布，判断其是否符合国家标准；通过测量光形，判断其是否偏移等。
《基于机器视觉的汽车前照灯灯光检测仪开发研究》篇一一、引言汽车照明系统对于保证行车安全、提升道路使用效率和提供更好的驾驶体验起着至关重要的作用。
前照灯作为照明系统的重要部分，其灯光质量和状态直接影响驾驶的安全。
因此，针对汽车前照灯灯光进行准确、高效的检测变得尤为重要。
本文旨在研究基于机器视觉的汽车前照灯灯光检测仪的开发，以实现对前照灯灯光状态的自动检测和评估。
二、机器视觉技术概述机器视觉技术是通过模拟人眼和大脑对图像的感知和处理，使机器具备对图像进行自动获取、处理、分析、理解等功能的技术。
它利用计算机和图像处理算法对图像信息进行提取和分析，具有高精度、高效率、非接触等特点。
在汽车前照灯灯光检测中，机器视觉技术可以通过捕捉前照灯的发光图像，对图像进行处理和分析，从而实现对灯光状态的检测和评估。
三、汽车前照灯灯光检测仪的开发1. 系统架构设计基于机器视觉的汽车前照灯灯光检测仪主要由图像采集系统、图像处理系统、分析评估系统和输出显示系统等部分组成。
其中，图像采集系统负责捕捉前照灯的发光图像；图像处理系统负责对图像进行处理和分析；分析评估系统根据处理结果对灯光状态进行评估；输出显示系统则将评估结果以可视化的方式呈现出来。
2. 图像采集和处理在图像采集阶段，检测仪通过高清摄像头捕捉汽车前照灯的发光图像。
随后，通过图像处理算法对图像进行预处理，如去噪、增强对比度等操作，以便后续分析。
此外，还需利用算法对图像进行分割和识别，以确定前照灯的发光区域和亮度分布。
3. 灯光状态评估根据处理后的图像信息，通过预设的评估标准对前照灯的灯光状态进行评估。
评估标准包括发光强度、光束分布、色温等参数。
此外，还需考虑不同道路条件和天气情况下的灯光适应性。
通过综合分析这些参数和适应性表现，对前照灯的灯光状态进行全面评价。
4. 输出显示和应用评估结果以可视化方式呈现出来，如通过LED显示屏或手机APP等方式展示给用户。
此外，检测仪还可将评估结果传输至车辆控制系统或维修诊断系统，以便车辆维修人员及时了解前照灯的灯光状态并进行维修。
《基于机器视觉的汽车前照灯灯光检测仪开发研究》篇一一、引言随着智能化交通系统的快速发展，汽车安全性能的检测与提升已成为行业关注的焦点。
其中，汽车前照灯作为夜间及恶劣天气条件下行驶的重要照明设备，其性能的优劣直接关系到驾驶者的行车安全。
因此，开发一款基于机器视觉的汽车前照灯灯光检测仪显得尤为重要。
本文将针对此检测仪的开发进行研究与探讨。
二、研究背景及意义近年来，交通事故频发，其中很大一部分原因是由于汽车前照灯灯光照射不正常导致的。
为了有效提高行车安全，降低交通事故发生率，研发一种能够准确检测汽车前照灯灯光性能的仪器显得尤为重要。
基于机器视觉的汽车前照灯灯光检测仪通过利用计算机视觉技术，可以快速、准确地检测出前照灯的照明性能，为驾驶者提供有效的安全保障。
三、系统设计及原理基于机器视觉的汽车前照灯灯光检测仪主要由图像采集系统、图像处理系统、数据分析与结果输出系统等部分组成。
其工作原理为：通过图像采集系统捕捉前照灯的灯光图像，然后利用图像处理技术对图像进行预处理、特征提取等操作，最后通过数据分析与结果输出系统对处理后的数据进行分析，得出前照灯的灯光性能评价结果。
四、关键技术研究1. 图像采集技术：采用高分辨率、高帧率的摄像头进行图像采集，确保捕捉到的前照灯灯光图像清晰、准确。
2. 图像处理技术：运用数字图像处理技术对采集到的图像进行预处理、特征提取等操作，提高图像的处理速度和准确性。
3. 机器学习与深度学习技术：通过训练模型，使检测仪能够自动识别前照灯的灯光模式、亮度等特征，提高检测精度和效率。
4. 数据分析与结果输出技术：对处理后的数据进行分析，得出前照灯的灯光性能评价结果，并通过友好的界面展示给用户。
五、实验与结果分析通过实验验证了基于机器视觉的汽车前照灯灯光检测仪的可行性和准确性。
实验结果表明，该检测仪能够快速、准确地检测出前照灯的灯光性能，具有较高的检测精度和稳定性。
与传统的检测方法相比，该检测仪具有操作简便、检测速度快等优点，能够有效提高行车安全。
《基于机器视觉的汽车前照灯灯光检测仪开发研究》篇一一、引言随着汽车工业的快速发展，汽车安全性能的检测与评估显得尤为重要。
其中，汽车前照灯作为夜间及恶劣天气条件下行车的重要照明设备，其性能的优劣直接关系到行车安全。
因此，开发一种基于机器视觉的汽车前照灯灯光检测仪，对于保障行车安全、提高汽车性能检测效率具有重要意义。
本文将详细介绍基于机器视觉的汽车前照灯灯光检测仪的开发研究。
二、研究背景及意义汽车前照灯作为车辆照明系统的重要组成部分，其性能的检测与评估对于保障行车安全至关重要。
传统的汽车前照灯检测方法主要依靠人工目视检测，这种方法存在检测效率低、准确性差、易受人为因素影响等问题。
随着机器视觉技术的发展，利用机器视觉技术进行汽车前照灯灯光检测已成为可能。
基于机器视觉的汽车前照灯灯光检测仪具有检测速度快、准确性高、不受人为因素影响等优点，能够大大提高汽车性能检测的效率和准确性。
三、系统架构与设计1. 硬件架构基于机器视觉的汽车前照灯灯光检测仪的硬件架构主要包括摄像头、处理器、显示器等部分。
其中，摄像头负责采集前照灯灯光图像，处理器对图像进行处理与分析，显示器用于显示检测结果。
此外，还需配备稳定可靠的电源供应系统，以保证设备的正常运行。
2. 软件设计软件设计是基于机器视觉的汽车前照灯灯光检测仪的核心部分。
软件系统应具备图像采集、预处理、特征提取、模式识别等功能。
首先，通过图像采集模块获取前照灯灯光图像；其次，通过图像预处理模块对图像进行去噪、增强等处理；然后，利用特征提取模块提取出灯光图像中的关键特征；最后，通过模式识别模块对特征进行识别与分类，得出检测结果。
四、关键技术及实现方法1. 图像处理技术图像处理技术是基于机器视觉的汽车前照灯灯光检测仪的核心技术。
通过图像处理技术，可以对采集到的前照灯灯光图像进行去噪、增强、二值化等处理，提取出灯光图像中的关键特征。
其中，二值化处理能够将灯光图像转化为黑白二值图像，方便后续的特征提取与识别。
《基于机器视觉的汽车前照灯灯光检测仪开发研究》篇一一、引言随着智能化、自动化的趋势发展，汽车工业不断推动技术创新，特别是在车辆照明系统的设计与安全性上。
作为保障夜间和恶劣天气条件下行车安全的关键因素，汽车前照灯的性能显得尤为重要。
因此，基于机器视觉的汽车前照灯灯光检测仪的开发研究显得尤为迫切和重要。
本文将就这一主题展开详细的研究与讨论。
二、研究背景及意义汽车前照灯的灯光质量直接关系到驾驶者的视觉范围和行车安全。
传统的灯光检测方法主要依赖于人工检测，这种方法效率低下，且易受人为因素影响，难以保证检测的准确性和一致性。
而基于机器视觉的汽车前照灯灯光检测仪，能够通过高精度的图像处理和识别技术，实现对前照灯灯光的自动检测和评估，大大提高了检测效率和准确性，对保障行车安全具有重大意义。
三、技术原理及系统构成基于机器视觉的汽车前照灯灯光检测仪主要依赖于图像处理和模式识别技术。
系统主要由照明装置、图像采集系统、图像处理系统和结果输出系统等部分构成。
其中，照明装置用于模拟不同的路况和天气条件，为图像采集提供光源；图像采集系统则负责捕捉前照灯的灯光图像；图像处理系统则通过算法对图像进行处理和识别，提取出灯光的相关信息；结果输出系统则将处理结果以可视化的方式呈现出来。
四、开发流程及关键技术1. 开发流程：(1)需求分析：明确系统的功能需求和性能指标；(2)硬件设计：根据需求设计照明装置、图像采集系统等硬件设备；(3)软件开发：编写图像处理和识别的算法，以及结果输出的界面程序；(4)系统集成与测试：将硬件和软件进行集成，进行系统测试和性能评估；(5)优化与完善：根据测试结果进行优化和改进。
2. 关键技术：(1)图像采集与预处理技术：确保图像的清晰度和准确性；(2)图像处理与识别技术：通过算法对图像进行处理和识别，提取出灯光的相关信息；(3)模式识别与机器学习技术：用于提高系统的识别准确性和适应性；(4)系统集成与优化技术：确保系统的稳定性和性能。
车头灯目标检测与识别技术研究与实现随着汽车产业的发展与普及，车头灯作为汽车的重要部件，在保障夜间驾驶安全方面起着至关重要的作用。
对车头灯的目标检测与识别技术的研究与实现，有助于提升交通安全水平，并为自动驾驶技术的发展提供支持。
一、车头灯目标检测技术的研究与实现1. 算法原理车头灯目标检测技术的核心在于通过图像处理和计算机视觉算法，准确地识别出图像中的车头灯目标。
常用的检测算法包括基于传统机器学习的方法以及基于深度学习的方法。
传统机器学习方法主要包括特征提取和分类器的训练两个步骤。
常用的特征提取方法有Haar特征、HOG特征和LBP特征等，针对车头灯的形状和纹理等特点进行设计。
而分类器的选择可以使用SVM、AdaBoost等机器学习方法。
深度学习方法由于其强大的特征学习能力在目标检测领域取得了重大突破，目前应用较广泛的深度学习方法主要包括基于卷积神经网络（CNN）的方法，如Faster R-CNN、YOLO等。
这些方法通过多层卷积和池化操作，将图像的低级特征逐渐转化为高级语义信息，从而实现车头灯目标的准确检测和识别。
2. 数据集的构建车头灯目标检测技术的研究需要大量的标注数据，用于训练和评估算法模型的性能。
数据集的构建可以通过采集不同角度、不同光照条件下的车头灯图像，然后通过人工标注的方式进行标注。
同时还可以利用开源数据集，如KITTI、COCO等，作为补充数据集。
3. 算法性能评估与优化对于车头灯目标检测技术的研究，算法的性能评估是非常关键的一步。
常用的评估指标包括准确率、召回率、F1值等。
同时，为了使算法能够适应不同场景下的车头灯目标检测，还需要对算法进行优化，提高其鲁棒性和实时性。
二、车头灯目标识别技术的研究与实现目标识别是车头灯目标检测技术的进一步延伸，其目的是对检测到的车头灯目标进行分类识别，即判断车头灯类型和状态。
1. 特征提取与描述车头灯的特征提取和描述是目标识别的关键环节。
可以通过颜色特征、形状特征、纹理特征等对车头灯进行描述。
汽车智能前照灯系统的设计与实现的开题报告一、毕设选题背景随着科技的不断发展与进步，汽车行业也在不断地进行着变革与更新，其中智能化技术成为了汽车行业的一个重要趋势。
在汽车智能化技术的发展中，智能前照灯系统是一个非常重要的组成部分，它不仅能提高行车安全，也能提供更好的驾驶体验。
在现有的前照灯系统中，虽然智能化技术已经得到了应用，但是还存在一些问题。
例如，现有的前照灯无法自动适应不同的行驶环境，需要手动调整灯光的角度和亮度。
此外，现有的前照灯也无法自动识别和跟踪前面的车辆和行人，不能根据行驶路况和其他车辆的情况来自动调整灯光的角度和亮度。
因此，本毕设的设计目标是设计一款能够自动适应不同行驶环境，并能够自动识别和跟踪前面的车辆和行人，同时能够根据行驶路况和其他车辆的情况来自动调整灯光角度和亮度的智能前照灯系统。
二、毕设研究内容1. 前照灯系统的分析与需求分析现有的前照灯系统的不足之处，指出智能化的技术应该实现的目标，对智能前照灯系统的关键技术和设计需求进行详细阐述。
2. 智能前照灯系统的硬件设计对智能前照灯系统的硬件设计进行详细的分析和研究，并选用合适的硬件组件进行设计。
3. 智能前照灯系统的算法设计选用合适的算法对前照灯系统进行设计，主要包括图像处理算法、智能算法和控制算法。
4. 智能前照灯系统的软件设计进行智能前照灯系统的软件设计，并提供用户友好的操作界面。
5. 智能前照灯系统的实现与测试在硬件和软件的支持下进行智能前照灯系统的实现，并对系统进行测试和评估。
三、毕设研究意义本毕设的研究结果可以为汽车行业的智能化技术发展做出贡献，提高行车安全，为驾驶者提供更好的驾驶体验。
同时，本毕设也可以拓展智能前照灯系统的研究范围，建立一套可复用的智能前照灯系统设备。
此外，本毕设也可以提高我国汽车行业的竞争力，推动我国汽车行业的发展。
四、毕设研究计划总体规划：预计用时20周，分为论文撰写、实验、总结三个主要阶段。
具体计划如下：第一阶段（2周）：研究前照灯系统的工作原理，确定研究需求；第二阶段（4周）：进行硬件设计，包括选用合适的硬件组件和进行电路设计；第三阶段（5周）：进行算法设计，包括图像处理算法和智能算法的设计和开发；第四阶段（5周）：进行软件设计，包括用户操作界面的设计和开发；第五阶段（4周）：进行实现与测试，对系统进行测试和评估。
文章编号:1673-2103(2009)02-0075-05自动跟踪型汽车前照灯检测仪研究与实现3康鸿雁(菏泽学院计算机与信息工程系,山东菏泽274015) 摘 要:自动跟踪型汽车前照灯检测仪是集光、机、电技术于一体的专用仪器设备.可自动跟踪光轴,利用图像传感器对灯光图像进行采集,并利用数字图像处理技术对灯光图像进行处理,从而得到多个测量参数,是建立在多学科基础上的综合技术.试图从工程应用的角度出发,利用先进的嵌入式系统,研究如何快速准确地自动跟踪光轴、对灯光图像进行采集、对汽车前照灯的远近光进行自动检测,以及提高精度和抗干扰技术.关键词:自动跟踪型;前照灯检测仪;总体设计;硬件设计;软件设计中图分类号:TP206+.1 文献标识码:A 引言 随着我国经济的高速增长、居民生活水平的显著提高和汽车工业的迅速发展,汽车的拥有量呈高速发展的态势.汽车给人们的生活带来了极大的便利,但交通事故严重威胁着人们的生命和财产安全.前照灯是汽车在夜间或在能见度较低的条件下,为驾驶员提供行车道路照明的重要设备,也是驾驶员发出警示、进行联络的灯光信号装置.因此为了保证夜间汽车行驶安全,车辆前照灯应最大限度地照明车辆前方道路和障碍物,最小限度地照射到迎面来车驾驶员的眼睛.所以,前照灯必须有足够的发光强度和正确的照射方向.汽车前照灯发光强度高、亮度充分,才能保证驾驶员夜间行车时辨认道路情况;前照灯照射方向不仅为本车驾驶员提供可靠的照明,而且还要防止夜间会车时给对方驾驶员造成眩目.因此,前照灯的发光强度和照射方向,是影响汽车夜间行车安全的关键因素,必须定期检测.前照灯如同机动车的眼睛,它的好坏直接关系到机动车的运输效率和夜间行驶的安全问题.灯光强度不够,照射距离就达不到安全行驶的距离范围,从而造成了不能照亮前进的道路、照射角度不合格,驾驶员就会目光眩花,容易引发事故.尤其在夜间行驶,确保驾驶员具有良好的视野,前照灯具有十分重要的作用.由于在行车过程中,汽车受到振动,可能引起前照灯部件的安装位置发生变动,从而改变光束的正确照射方向,同时,灯泡在使用过程中会逐步老化,反射镜也会受到污染而使其聚光的性能变差,导致前照灯的亮度不足.这些变化,都会使驾驶员对前方道路情况辨认不清,或在与对面来车交会时造成对方驾驶员眩目等,从而导致事故的发生.因此,前照灯的发光强度和光束的照射方向被列为机动车运行安全检测的必检项目,前照灯的检测要用到前照灯检测仪.1 系统的总体设计 自动跟踪型机动车前照灯检测仪的检测原理如下:1)检测发光强度发光强度的检测对象为远光灯,其检测目的是用于确保行车过程中的路面清晰.检测原理是利用图像传感器将采集到的光信号转化为电信号,最终将模拟的电信号转化为数字信号.2)光束照射位置光轴照射位置是指光轴中心即光束照亮区域的位置,要求其对于水平、垂直坐标轴交点的偏离不得超过规定的范围.光束照射位置又分为远光灯和近光灯光束照射位置,其检测目的是用于确保行进和会车过程中的行驶安全.近光灯和远光灯的检测标准依据国标G B7258-2004《机动车安全运行技术条件》,其具体要求是:前照灯检测仪不仅需要检测出汽车前照灯的远光光强及光轴偏移角,而且还要检测出前照灯近光的光轴偏移角.由于前照灯的灯高是检测的重要参数,所以前照灯检57第31卷第2期Vol.31 No.2 菏泽学院学报Journal of Heze University2009年3月Mar. 20093收稿日期:2009-02-24基金项目:菏泽学院科研项目(XY07JS01)作者简介:康鸿雁(1975-),男,山东郓城人,讲师,硕士,研究方向:智能仪器仪表.测仪还要测量出汽车前照灯的灯高.目前各前照灯测试设备生产厂家生产的测试仪大多采用了以下3种测量方法:l )图像传感器和光电池相结合的方法利用光电池进行远光测量,利用图像传感器进行近光测量,这是目前使用最多的方法[1,2].本课题采用的方法为此方法的一种改进的方法:利用光电池进行远光光轴的跟踪,利用图像传感器进行远光光轴偏移量的测量;利用图像传感器进行近光的自动跟踪和测量.2)全光电池的方法测量近光时用光电池进行扫描,以得到平面图像进行近光分析.硅光电池的检测精度决定了其对近光检测的精度不高.3)全图像传感器测量的方法用图像传感器替代光电池进行远光的定位、角度和光强测量.图像传感器法在测量远光灯光光型不符合标准而具有多组对称点时,具有角度测量上的优势,其精度和重复性精度较高.如果考虑到光型是在车灯灯具生产的时候就应该得到保证,其优势并不明显.依据前照灯检测的背景及原理,针对前照灯检测的要求,设计并研制出自动跟踪光轴型前照灯检测仪,其系统结构框图见图1.图1 前照灯检测仪系统结构框图从图1可见,前照灯检测仪系统组成分为五部分:键盘及显示模块、受光器及数据采集和主机模块、主机模块、水平垂直行走机构和数据通信模块.前照灯检测仪采用自动跟踪光轴的测量方式,测量距离为1m.测定过程分为灯光的自动跟踪对准和图像的采集处理两个环节,整个系统的控制由嵌入式主机和外围控制系统组成.2 自动跟踪型前照灯检测仪的硬件设计 根据汽车前照灯检测仪的功能和设计要求,硬件设计架构如图2所示. 图2 前照灯检测仪硬件设计架构图2.1 AR M 微处理器的选择[3]8位机本身资源有限,人机界面的开发将会受到限制,升级和维护比较困难,不能满足现代汽车检测的需要.随着微处理技术的飞速发展,尤其是以32位为核心的AR M 技术的出现和快速发展,使此系统不仅能完成复杂的任务,还能开发出与工控机媲美的人机界面系统,使操作设备者操作直观、简单、傻瓜化,同时还能轻松接入局域网.所以考虑用基于ARM 内核的微控制器,并引入嵌入式操作系统来完成此控制系统.在本课题中需要进行μC /OS -Ⅱ的移植,需要执行较复杂的计算和较多的I/O 输入输出引脚,经分析比较决定采用AR M7系列的ARM7T DM I -S 处理器.初步选定PH I L I PS 公司的微处理器芯片LPC2210作为本系统的嵌入式控制芯片.LPC2210的片上资源非常的丰富,有丰富的I/O 口、各种驱动和AD 转换的功能,能够满足系统开发的需要.2.2 图像采集系统的选择经过大量的调查研究和对比试验,考虑到C MOS 的集成度、价格优势和发展的潜力,使用C MOS 图像传感器完全可以达到国家标准规定的测试要求,且能够大幅度降低仪器的成本.所以我们决定采用深圳为信视讯科技有限公司的VG -M201摄像模组.VG -M201是一款高度集成的摄像模组,图像采用JPEG 压缩.通过简单的串口指令控制图像的拍摄、获取.模组采用严格的工艺生产,能胜任一般的工业环境,性能非常可靠.已广泛应用到无线图像传输、工业监控、监测以及民用监控、监测设备中.2.3 外围电路主要器件的选用1)硅光电池 硅光电池是前照灯检测仪进行远光光轴跟踪的主要部件.2)固态继电器 固态继电器作为交流电机的672009年 菏泽学院学报 第2期控制部件.3)交流电机 自动跟踪光轴和图像匹配的驱动部件.2.4 硬件设计的关键技术[4]1)嵌入式微处理器AR M 技术 嵌入式系统的选择是本系统的核心,因为嵌入式系统担负图像处理和控制的双重任务,所以其性能的优劣直接决定整个系统的性能.2)系统主板的设计 系统主板是整个系统的心脏,控制电路及调理电路都是为其服务的,所以其性能直接影响整个系统的性能.3)数据采集和控制电路的设计[5] 数据采集和控制是系统能否达到设计要求的关键,是整个系统的感知和执行部件.根据被控对象的特点,选择适当的传感器和放大器,设计出能处理前期信号并输出符合CP U 输入信号的数据采集电路和适合被控对象的输出电路,是本系统设计的关键技术之一.在对系统的远光光轴进行分析后,根据检测仪工作过程的特点,采用了把水平方向和垂直方向分离的方式,即分别采用了两个基本相同的单输入单输出系统进行控制.采用模糊控制方式对远光光轴进行跟踪.在模糊控制中,模糊控制器是整个控制系统的核心,在软件上采用模糊控制算法软件,即采用模糊控制方式来实现控制.因此,模糊控制器的设计实质上就是设计模糊控制算法.本系统采用的模糊控制器的输入是上下(左右)两块光电池输出经A /D 转换后的差值,经模糊化运算后通过控制继电器来控制交流电机的运行方向和运行时间,使检测仪既能快速定位,又能有效地防止振荡的产生.根据试验,采用模拟控制方式进行光轴的自动跟踪时,跟踪的时间大约在10～15s,其在光强较小时跟踪失败的几率在25%左右,采用模糊控制技术后,跟踪的时间大约在8s 左右,基本消除振荡现象和盲区,实践证明具有较好的控制效果.3 自动跟踪型前照灯检测仪的软件设计 系统软件设计采用模块化设计方法,各模块相互独立又共同依赖嵌入式操作系统μC /OS -Ⅱ[6],上层应用程序的开发、维护和升级都较为方便,由于μC /OS -Ⅱ在ARM 系列芯片上的移植较为成熟,很容易开发扩展各种实用的采集和控制程序.软件平台架构如图3所示.图3 前照灯检测仪软件平台架构图嵌入式实时操作系统的设计选用μC /OS -Ⅱ,它只是一个操作系统的内核,实现任务的调度和任务之间信息的传递.对μC /OS -Ⅱ到AR M 处理器的移植需要修改与ARM 体系结构相关的文件,如OS_CP U.H 、OS_CP U _C .C 、OS_CP U _A.S .除了这三个文件外,还必须编写初始化启动代码,这是运行其它软件的基础.在OS_CP U.H 中,定义了一些与处理器相关的但与编译器无关的数据类型、任务堆栈的增长方向和任务切换宏定义等.OS_CP U _C .C 文件包含需要用户编写的10个函数,OS_CP U_A.S 文件包含需要用户编写的4个汇编语言函数.具体的移植过程本文不作详细的描述,具体请参阅相关的资料.传统的嵌入式系统开发采用的是软件开发与硬件开发分离的方式.虽然也可改进硬件软件性能,但由于这种改进是各自独立进行的,不一定使系统综合性能达到最佳.虽然在系统设计的初始阶段考虑了软硬件的接口问题,但由于软、硬件分别开发,各自部分的修改和缺陷很容易导致系统集成出现错误.所以本系统根据设计的需要,将硬件和软件综合考虑,将协同设计的技术应用在汽车前照灯检测仪的开发中.将软件和硬件统一考虑,能用硬件实现的在综合考虑的基础上,尽量用硬件实现,以提高处理的速度、减少出错的几率和缩短开发的周期.嵌入式系统的硬件/软件协同设计方法,如图4所示.在对前照灯进行检测前首先要定义好检测的顺序(可以从左侧开始,也可以从右侧开始),因为在国家标准中左、右灯的检测的标准是不同的,顺序的颠倒将导致检测的结果不准确,电机的转动方向在不同的检测顺序也是不同的,所以要定义检测的顺772009年 康鸿雁:自动跟踪型汽车前照灯检测仪研究与实现 第2期图4 前照灯检测仪嵌入式系统的硬件/软件协同设计示意图序.下面以从左到右的检测次序为例,描述检测的过 程.具体的检测步骤如图5所示.从图5可知,前照灯检测仪的检测过程是:微机发送开始检测的指令,检测仪从左边开始自左向右移动,判断立柱上的光敏管的状态,若其中的八个有三个检测到灯光则认为检测仪已经进入到灯光范围,受光箱沿立柱垂直向上移动,根据菲涅尔透镜上的上下左右四个光电池的输出,利用模糊控制方法进行光轴的自动跟踪,跟踪到光轴后,启动测量程序测量光强、灯高和偏移量,远光测量完毕后,提示换到左近光灯,启动近光光轴跟踪程序,经区域生长和匹配后,进行近光的测量,计算近光灯的明暗截止线拐点的偏角,测量完毕后提示转换到右近光灯,经过和左近光灯相同的检测过程后,计算右近光灯的明暗截止线拐点的偏角,测量完毕后提示转换到右远光灯,重复和左远光灯相同的检测过程,至此,检测过程结束.图5 前照灯检测仪检测步骤 由于近光光斑是非对称光斑,所以不能采用和跟踪远光光轴相同的模式,在本课题中采用图像传感器跟踪的方式,即匹配跟踪.4 结束语 本课题是淄博市惠通电子技术有限公司的一个实际项目,从工程应用的角度展开了诸多的研究开发工作,包括方案的设定、总体的设计、器件的比较和具体的实施步骤.本文设计的前照灯检测仪采用了光电池、C MOS 测量技术和图像处理技术的混合技术,远光的追光采用光电池,近光的追光和远近光的测量采用图像处理技术,可以对机动车前照灯远近光的配光特性进行准确科学的分析,解决了国内前照灯检测仪近872009年 菏泽学院学报 第2期光自动检测光轴跟踪定位依赖远光,不能单独进行近光的测量这一技术难题,解决了跟踪灵敏度影响测量这一前照灯检测问题,其综合性能和智能化水平大大提高.本测试系统定位精度高和重复性好;近光灯可独立进行检测;仪器的调校基本由软件完成.参考文献:[1] 陆艺,杨春生,张涛,等.图像处理技术在机动车检测行业中的应用[J ].中国测试技术,2003,23(6):37-38.[2] 项震,侯民贤.汽车前照灯的检测方法[J ].照明工程学报,2002,20(3):8-10.[3] 周立功.AR M 嵌入式系统基础教程[M ].北京:北京航空航天大学出版社,2004.[4] 康鸿雁.自动跟踪型前照灯检测仪控制系统研究[J ].微计算机信息,2007,23(32):272-274.[5] 康鸿雁.一种基于CH365的PC I 数据采集卡设计[J ].微计算机信息,2007,23(36):201-203.[6] Jean -Labr osse J.嵌入式实时操作系统[M ].第2版.邵贝贝,译.北京:北京航空航天出版社,2003.Research and Imple ment ati on of Headli ght Testersof Auto mati c -following CarsK ANG Hong -yan(Depart m ent of Computer and I nfor mati on Engineering,Heze University,Heze Shangdong 274015,China )Abstract:The headlight testers are s pecial -pur pose equi pment combined with technol ogies of op tics,me 2chanics,and electr onics .They can aut omatically foll ow op tical axis and get headlight i m ages by using C MOS i m age sens or and get para meters of headlight by using digital i m age p r ocessing technol ogy .Some other readings can als o be obtained .The paper atte mp ts t o do s ome research on how t o quickly,accurately and aut omatically f oll ow op tical axis,how t o collect the headlight i m age,how t o aut omatically exa m ine the far and near light and how t o i m p r ove accuracy and anti -interrup ti on by using advanced e mbedded syste m ,fr om the as pect of p ractical app licati on .Key words:aut omatic foll o wing;headlight tester;outline design;hardware design;s oft w are design972009年 康鸿雁:自动跟踪型汽车前照灯检测仪研究与实现 第2期。
