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一種柴油車煙氣黑度自動(dòng)檢測(cè)裝置制造方法
【專利摘要】一種柴油車煙氣黑度自動(dòng)檢測(cè)裝置，由圖像采集單元、圖像預(yù)處理單元、車輛速度和加速度測(cè)量單元、車牌識(shí)別單元、黑度識(shí)別單元組成。本發(fā)明采用激光法獲取柴油車速度和加速度數(shù)據(jù)以輔助黑度識(shí)別，在刷上白漆的測(cè)試路段上使用垂直拍攝的方法獲取柴油車車牌圖像和煙氣圖像，通過(guò)圖像預(yù)處理與黑度識(shí)別獲取柴油車車牌信息和林格曼黑度級(jí)別。
【專利說(shuō)明】一種柴油車煙氣黑度自動(dòng)檢測(cè)裝置【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及一種柴油車煙氣黑度自動(dòng)檢測(cè)裝置，屬于環(huán)境【技術(shù)領(lǐng)域】。
【背景技術(shù)】
[0002]目前國(guó)內(nèi)的柴油車黑度檢測(cè)裝置大部分都是主觀模擬檢測(cè)儀器，主要通過(guò)純光學(xué)或光電結(jié)合的物理手段來(lái)實(shí)現(xiàn)。大部分省市環(huán)保部門均選用價(jià)格低廉的主觀模擬檢測(cè)儀器來(lái)檢測(cè)柴油車煙氣黑度，其測(cè)試準(zhǔn)確性和可靠性很難保證。大量的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)表明，未經(jīng)訓(xùn)練的觀察人員之間有0.5-0.6的林格曼級(jí)數(shù)差別，經(jīng)過(guò)訓(xùn)練的觀察人員之間也有0.28-0.32的林格曼級(jí)數(shù)差別。而且所有的檢測(cè)儀器都要求測(cè)試車輛的行駛工況是給定的，沒(méi)有針對(duì)柴油車不同的行駛工況給出相應(yīng)的檢測(cè)結(jié)果，具有很大的局限性。
[0003]現(xiàn)有的柴油車煙氣黑度測(cè)試主要有對(duì)照法、測(cè)煙望遠(yuǎn)鏡觀測(cè)及光電測(cè)煙法三種方式，它們都存在一定的局限性。對(duì)照法要求觀測(cè)時(shí)，煙氣圖至觀察者眼睛的距離不大于2m，一般在1.5m左右，憑觀測(cè)者的主觀判斷確定黑度級(jí)數(shù)值；測(cè)煙望遠(yuǎn)鏡將林格曼黑度圖安裝在精通內(nèi)，與目鏡距離很小，在很大程度上影響了觀測(cè)者對(duì)黑度的準(zhǔn)確判斷；光電測(cè)煙法要求以晴朗的天空為背景，在陰霾和多云或云層薄厚不勻的天氣條件下，干擾較大，測(cè)試效果較差。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004]本發(fā)明的技術(shù)解決問(wèn)題:克服現(xiàn)有技術(shù)的不足，提供一種柴油車煙氣黑度自動(dòng)檢測(cè)裝置，采用垂直拍攝方式，對(duì)不同行駛狀態(tài)的柴油車煙氣黑度進(jìn)行自動(dòng)檢測(cè)，識(shí)別出行駛車輛排放煙氣黑度是否超標(biāo)。
[0005]本發(fā)明的技術(shù)解決方案:本發(fā)明采用激光法獲取柴油車速度和加速度數(shù)據(jù)以輔助黑度識(shí)別，在刷上白漆的測(cè)試路段上使用垂直拍攝的方法獲取柴油車車牌圖像和煙氣圖像，通過(guò)圖像預(yù)處理與黑度識(shí)別獲取柴油車車牌信息和林格曼黑度級(jí)別。
[0006]柴油車煙氣黑度自動(dòng)檢測(cè)裝置，包括圖像采集單元、圖像預(yù)處理單元、車輛速度和加速度測(cè)量單元、車牌識(shí)別單元、黑度識(shí)別單元，其中:
[0007]圖像采集單元由安裝在道路上方的C⑶黑白攝像機(jī)、視頻采集卡和位于工控機(jī)內(nèi)的處理器組成。CCD黑白攝像機(jī)拍攝的視頻通過(guò)視頻采集卡轉(zhuǎn)換為相應(yīng)格式的圖像，傳送到工控機(jī)內(nèi)的處理器進(jìn)行圖像預(yù)處理操作。
[0008]圖像預(yù)處理單元包括煙雨區(qū)域提取單元、背景亮度識(shí)別單元以及灰度概率統(tǒng)計(jì)單元。圖像預(yù)處理單元處理過(guò)的圖像才能用于林格曼黑度級(jí)的識(shí)別。 [0009]煙羽圖像提取需要排除圖像非煙羽部分對(duì)煙羽部分的干擾，根據(jù)經(jīng)驗(yàn)切除圖像前段5cm的圖像并選取1Ocm的煙羽圖像進(jìn)行分析，然后采用基于Sobel算子的邊緣檢測(cè)方法將煙羽圖像和背景圖像區(qū)分開(kāi)，即確定煙羽圖像的邊緣。該算子包含兩組3*3矩陣，分別為橫向及縱向，將之與圖像做平面卷積，即可得到橫向和縱向的邊緣檢測(cè)的圖像灰度值Gx和Gy0通過(guò)公式
【權(quán)利要求】
1.一種柴油車煙氣黑度自動(dòng)檢測(cè)裝置，其特征在于:包括圖像采集單元、圖像預(yù)處理單元、車輛速度和加速度測(cè)量單元、車牌識(shí)別單元、黑度識(shí)別單元； 圖像采集單元包括云臺(tái)圖像攝像機(jī)單元、視頻圖像預(yù)覽單元以及圖像壓縮及抓拍單元，其完成待測(cè)目標(biāo)煙氣圖像的采集及圖像的壓縮編碼和存儲(chǔ)；圖像采集單元能按照檢測(cè)前端PC或黑度識(shí)別單元PC輸入的控制指令對(duì)CXD攝像機(jī)進(jìn)行有效控制及調(diào)整； 圖像預(yù)處理單元包括煙雨區(qū)域提取單元、背景亮度識(shí)別單元以及灰度概率統(tǒng)計(jì)單元，其完成有效煙羽區(qū)域的選取、背景亮度扣除及其灰度概率密度統(tǒng)計(jì)功能； 車輛速度和加速度測(cè)量單元包括位于道路兩側(cè)排列的三組半導(dǎo)體激光器與光電探測(cè)器、計(jì)時(shí)處理模塊；每一組半導(dǎo)體激光器都保持發(fā)射連續(xù)的光束，其相對(duì)的光電探測(cè)器在接收后保持高電平；當(dāng)車輛行駛通過(guò)測(cè)試區(qū)時(shí)三組半導(dǎo)體激光器發(fā)出的光束先后被遮擋，光電探測(cè)器沒(méi)接收到光束而輸出低電平；每個(gè)光電探測(cè)器輸出的跳變沿都會(huì)觸發(fā)計(jì)時(shí)處理模塊，根據(jù)遮擋時(shí)間計(jì)算出車輛行駛的速度和加速度；計(jì)時(shí)處理模塊具有與黑度識(shí)別單元的通信功能，將檢測(cè)到的車輛速度與加速度數(shù)據(jù)傳送給黑度識(shí)別單元以輔助黑度識(shí)別；當(dāng)車輛車尾通過(guò)第三組半導(dǎo)體激光器和光電探測(cè)器時(shí)觸發(fā)云臺(tái)攝像機(jī)開(kāi)始工作抓拍車輛尾氣圖； 車牌識(shí)別單元包括車牌攝像機(jī)、視頻捕捉卡及牌照抓拍處理和識(shí)別模塊；車牌攝像機(jī)安裝在道路上方，完成對(duì)被測(cè)車輛的車牌圖像獲取，車牌攝像機(jī)與視頻捕捉卡連接，傳送車輛的車牌圖像；牌照抓拍處理和識(shí)別模塊對(duì)車牌攝像機(jī)拍攝的車輛圖片進(jìn)行處理，獲取車輛的車牌信息，并將結(jié)果傳送至黑度識(shí)別單元； 黑度識(shí)別單元包括圖像灰度統(tǒng)計(jì)單元、單幀灰度識(shí)別單元以及計(jì)算結(jié)果分析單元，其實(shí)現(xiàn)對(duì)預(yù)處理后的煙羽圖像林格曼黑度級(jí)的識(shí)別。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述 的柴油車煙氣黑度自動(dòng)檢測(cè)裝置，其特征在于:采用垂直拍攝方式，黑度識(shí)別過(guò)程采用基于模式識(shí)別的方法，無(wú)需人工參與，完全是一個(gè)自動(dòng)識(shí)別的過(guò)程，為了提高識(shí)別的準(zhǔn)確度，采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)方法對(duì)機(jī)器進(jìn)行訓(xùn)練；BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種按誤差逆?zhèn)鞑ニ惴ㄓ?xùn)練的多層前饋網(wǎng)絡(luò)，能學(xué)習(xí)和存貯大量的輸入-輸出模式映射關(guān)系，而無(wú)需事前揭示描述這種映射關(guān)系的數(shù)學(xué)方程；采用的學(xué)習(xí)規(guī)則是最速下降法，通過(guò)反向傳播來(lái)不斷調(diào)整網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和閾值，使參考值與識(shí)別值的誤差平方和最小；由于黑度識(shí)別與車輛的行駛狀態(tài)密切相關(guān)，在車輛靜止與運(yùn)動(dòng)時(shí)檢測(cè)差異極大，所以有必要采用一種方法來(lái)識(shí)別車輛行駛狀態(tài)以輔助黑度識(shí)別；通過(guò)大量實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，車輛的速度與加速度是行駛狀態(tài)的主要因素并直接影響著黑度識(shí)別，采用遞推增廣最小二乘算法對(duì)其嚴(yán)格的數(shù)學(xué)關(guān)系進(jìn)行辨識(shí)，最終給出車輛在不同行駛狀態(tài)下的林格曼黑度級(jí)別。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的柴油車煙氣黑度自動(dòng)檢測(cè)裝置，其特征在于:還包括煙羽圖像提取單元，其需要排除圖像非煙羽部分對(duì)煙羽部分的干擾，根據(jù)經(jīng)驗(yàn)切除圖像前段5cm的圖像并選取IOcm的煙羽圖像進(jìn)行分析，然后采用基于Sobel算子的邊緣檢測(cè)方法將煙羽圖像和背景圖像區(qū)分開(kāi)，即確定煙羽圖像的邊緣；該算子包含兩組3*3矩陣，分別為橫向及縱向，將之與圖像做平面卷積，即可得到橫向和縱向的邊緣檢測(cè)的圖像灰度值GjJPGy ;通過(guò)公式
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的柴油車煙氣黑度自動(dòng)檢測(cè)裝置，其特征在于: 包括灰度概率密度統(tǒng)計(jì)單元，利用灰度直方圖來(lái)求得圖像灰度分布，假設(shè)煙羽圖像的灰度直方圖的橫坐標(biāo)是灰度為r，縱坐標(biāo)為灰度概率密度函數(shù)PJr)，若圖像中煙氣部分區(qū)域的總像素?cái)?shù)為η,具有r灰度的像素?cái)?shù)為IV則灰度概率密度函數(shù)為Pjr) = nr/η。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的柴油車煙氣黑度自動(dòng)檢測(cè)裝置，其特征在于:選取的有效煙羽區(qū)域圖像經(jīng)過(guò)背景亮度扣除和灰度概率密度統(tǒng)計(jì)，由于具有256個(gè)灰度級(jí)，所以得到一個(gè)256*1維的輸出向量P，向 量P將作為后續(xù)模式識(shí)別的特征向量使用。
【文檔編號(hào)】G01J3/46GK103808723SQ201410070139
【公開(kāi)日】2014年5月21日 申請(qǐng)日期:2014年2月27日 優(yōu)先權(quán)日:2014年2月27日
【發(fā)明者】康宇, 姜超, 呂文君, 胥琳靜 申請(qǐng)人:中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)