汽车涂装领域中数字图像处理技术的运用,数字图像处理论文.docx
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1、汽车涂装领域中数字图像处理技术的运用,数字图像处理论文摘 要: 系统介绍了汽车涂装工艺的复杂性、特殊性、重要性等特点;分析了数字图形处理技术的特点,重点介绍了图像处理加强技术和分割技术的主要技术处理特性;数字图像处理技术在汽车涂装领域的应用主要是车型自动辨别和产品外观质量缺陷检测,设计了汽车涂装工程塑料铆接件裂纹检测系统,并介绍了系统监测的主要应用情况。 本文关键词语: 汽车涂装工艺; 数字图像处理技术; 车身辨别; 裂纹检测; 0 、引言 随着计算机图像处理技术的快速发展以及人们对汽车消费需求的加强,汽车产品日益繁多,汽车制造工艺及质量品质和客户体验度也日益严格和成熟。当前,图像处理技术在汽
2、车制造工业领域应用较为广泛,从汽车图样的设计,车型设计,到汽车涂装工艺设计,以及汽车缺陷检测等都有牵涉。汽车涂装工艺特殊关系产品的质量,也关系到汽车外观的整洁度和美观度,同时采用数字图像处理技术,减少了涂装生产线的资源浪费,知足环保对当代工业生产的要求。采用图像处理技术还能够有利于改善汽车企业管理、提高资源综合利用能力,从源头降低对环境的污染,提高了资源利用效率,提升了企业的竞争力1。 1、 汽车涂装工艺特点 1.1 、涂装工艺的复杂性 汽车工艺主要包括四个主要环节,即冲压、焊接、总装、涂装。而涂装工艺却地位特殊,其他三个工艺均可实现机械化操作,各工序间具有较强的独立性,质量把控方面比拟容易操
3、控,能够详细落实到详细工序环节。而汽车涂装工艺既有机械方面的冲洗、喷涂等工艺,还有一定的化反响等化学工艺,还有牵涉电化学专业的电泳工艺技术和牵涉材料学科、流体力学科专业的面漆喷涂工艺技术,牵涉到不同涂层涂膜的烘烤固化反响。因而汽车涂装工艺极为复杂,要求极高。 1.2 、涂装工艺的特殊性 汽车涂装工艺对涂膜厚度、光泽度、涂膜的鲜映性、桔皮等级、生产线及涂装烘炉的生产时间、生产环境等要求极高,是一种对外观要求及其高的装饰性涂层工艺。在涂装经过,对汽车车身的光洁度要求也极为严格,车身外表是不允许存在任何纤维、颗粒等杂质。另外,涂装经过严禁生产线临时停线,对关键工位要车身跑空,在生产经过中,烘炉严禁停
4、止运行,并对烘炉烘烤时间有严格限制,否则将严重影响涂膜外观和性能,严重时可能导致所有涂膜功能的失效,造成批量车辆的涂装报废。 1.3、 涂装工艺的重要性 汽车涂装工艺技术牵涉很多化学工艺和材料处理工艺,其主要作用在于通过一定技术处理,去除车身外表存在的杂质颗粒、油污,并在车身外表涂覆磷化膜、电泳底漆、中涂涂层、面漆涂层、清漆涂层等各种功能的化学涂膜,进而提高车身外表的耐腐蚀性、耐候性、饱满度和抗冲击性能等,既知足质量要求,也知足人们的审美观。所以生产经过会产生大量的含油、污垢的废水、酸、碱等化学品、有机溶剂挥发物、有机物裂解的小分子有机物烟雾以及磷化渣,电泳漆渣油漆废渣等污染物,因而环保要求极
5、高。而且涂装工艺电力能耗极大,在汽车生产能耗占比到达75%以上,生产成本极大。再者,涂装工艺采用人工较多,很多工艺不合适采用机械化操作,很多操作和功能、材料,工序的工作时间、工作效率、工作方式必须采用人工,涂装工艺具有极为关键的重要性。另外考虑生产线工艺和布局设计、工艺设备配置、车身物流设计、不同车型存在柔性生产,车涂装生产线平衡性、生产运行管理等很多方面,牵涉的专业性强、专业多、专业整合度高。另外,汽车整体设计一旦定型,后期生产难以整改,对环境、质量、成本等基本确定,后期很难更改,所以汽车涂装设计具有很大的重要性2。 2、 数字图像处理在汽车涂装领域的应用 2.1、 图像处理技术特点 图像处
6、理技术有广义和狭义的定义和理解。广义上是指各种与图像有关的处理技术总称,狭义是指通过计算机视觉系统和数字处理软件,对图像进行各种技术处理的总称,计算机视觉系统主要有图像采集、预处理、特征获取、检测/分割、高级处理等部分构成。数字图像处理在汽车涂装领域的应用主要指狭义的应用,图像处理的任务是将图形设计或者采集获得的原有图像进行辨别,然后对图像特性采用伽马变换、对数变换、锐化空间滤波变换、平滑空间滤波变换、分段线性变换、混合空间变换等某种变换,凸显出图像中的一些信息,进而知足后期各种数字分析处理的需求。在图像分析中,利用计算机等设备,通过软件算法对输入图像进行特征抽取、分割和匹配等的图像预处理。进
7、而消除图像中无关信息,恢复并提取关键性有用信息,知足并加强信息检测性需求,最大限度的简化数据,提升图像预处理和信息辨别的可靠性。图像处理采用抽象化的、专门的计算机语言定义方式,定义了图像理解、图像分析和图形处理,进而从符号、目的、像素等操作对象层面实现图像数据的量化、分析、处理和应用。如此图1所示的数字图像处理的定义3。 图1 数字图像处理的定义方式 2.2、 图像处理技术 图像处理技术主要包括图像采集、图像特征提取、图像加强技术和图像分割技术以及高级处理技术等。图像加强技术主要包括灰度变换、图像平滑、图像锐化、同态加强、彩色加强等处理技术。限于篇幅,重点介绍图像加强技术和图像分割技术。 2.
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