复杂场强下智能光强度测试监控系统研究与应用.pdf
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1、测试设备/Test equipment66AutoelectricpartsNo.09,2023复杂场强下智能光强度测试监控系统研究与应用吴大用,赫兰光,赵瑜东,杨宗谕,费斯奇,刘碧(一汽-大众汽车有限公司,吉林长春130 0 11)【摘要】在对车灯类零件进行电磁兼容抗扰测试时,行业内普遍采用人工监控被测样件工作状态的方式,带来了测试异常不易识别、结果判定主观性强等问题。本文针对车灯零件光强动态区间大、光源多区域分布、工作模式复杂、造型变化多样等诸多业内面临的监控难题,提出一种智能光强度变化监控方法。利用图像识别技术,开发出适用于复杂电磁场环境下光强度变化监控系统,并有效应用于测试中对车辆灯具
2、工作状态监控的各个场景。【关键词】图像识别;动态车灯;光色识别;电磁屏蔽中图分类号:U463.65WU Dayong,HE Languang,ZHAO Yudong,YANG Zongyu,FEI Siqi,LIU Bi(FAW-Volkswagen Automotive Co.,Ltd.,Changchun 130011,China)Abstract】A i mi n g a t ma n y mo n i t o r i n g p r o b l e ms f a c e d b y t h e i n d u s t r y,s u c h a s l a r g e d y n a
3、mi c r a n g e o f l i g h tintensity of lamp parts,multi-regional distribution of light sources,complex working mode and various shapechanges,an intelligent light intensity change monitoring method is proposed.A light intensity change monitoringsystem suitable for complex electromagnetic field envi
4、ronment is developed by using image recognition technology andeffectively applied to each scene of monitoring the working state of vehicle lamps in the test.Key words image recognition;dynamic light;light color recognition;electromagnetic shielding作者简介电波暗室吴大用(19 8 7 一),男,硕士,系统集成开发工程师,在区域。由于天线的特主要从事汽
5、车电磁兼容设计开发工作。性,前向波瓣大,功率也大,在此区域内的场强也1前言随着汽车产业飞速发展,车载电器装备技术也有了长足的进步。车辆灯光技术的广泛应用使得灯具工作状态更加智能化,灯光显示方式更加多样化,但另一方面也使车灯的电磁兼容性测试更加繁复。众所周知,车辆灯具是国家强制要求的安全件,对其保持正常工作状态的要求极为严格2,对应的电磁兼容测试等级也最高,因此车灯的电磁兼容测试不能放过任何一个微小的误差,必须全程精准捕捉全部的故障瞬间3。当前,行业内各电磁兼容实验室普遍采用人工监控的方式进行试验。长时间的工作难免有测试人员疏忽,遗漏微小不易察觉的异常,影响评价数据的客观性。行业内也产生了几种辅
6、助监控设备或系统,如光强度检测仪、数据记录仪等,但存在着装置不能应用于电磁兼容电波暗室,不易同时监控被测灯具所有发光区域,测试数据无法保留,设备监控功能单一等局限性问题。为克服以上缺点,设计开发一种适用于复杂电磁环境下智能光强度监控系统。2测试环境及监控特征2.1整车测试环境介绍在电波暗室内,由抗扰天线发射最高140 V/m的场强,收稿日期:2 0 2 3-0 6-0 6*基金项目:一汽-大众技术开发创新项目(2 0 19 0 6)。文献标志码:A文章编号:10 0 3-8 6 39(2 0 2 3)0 9-0 0 6 6-0 4Research and Application of Inte
7、lligent Light Intensity Testing andMonitoring System Under Complex Field Intensity*天线波瓣覆盖被测车辆所越大,因此,布置的监控装置需要额外考虑电磁屏蔽性能。暗室内场强分布如图1所示。整车抗扰测试频率范围覆盖0.1MHz3GHz,在每个测试频点需持续停留1s施加电磁场干扰。2.2光强图像特征车灯具有动态转向灯功能,需要在40 0 ms内,通过顺次驱动n组LED灯珠点亮,并在另一个40 0 ms内关闭所有LED灯珠,以1.2 5Hz频率循环点亮和关闭,实现动态流水工作效果。如图2 所示。目前高端车辆内部氛围灯颜色多
8、达30 色之多,通过LIN总线控制颜色。氛围灯分布广泛,颜色差异小,亮度低,LED灯SSegnentlSegnent2Segnent3全亮熄灭时间/00.1图2 动态转向灯工作示意图AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA天线波瓣图1暗室内场强分布0.10.2 0.20.30.30.40.40.867Test equipment/测试设备汽车电器2 0 2 3年第9 期颜色定义如图3所示。序号颜色123456789103图像模型构建及算法3.1动态监控模型由于动态转向灯是逐次被点亮的,各组LED灯在受到场强干扰时,可能出现一组或多组驱动异常,造成转向灯闪烁顺序发生变化,而
9、采用常规的固定点监控无法精确匹配故障LED灯组位置,不能准确监控光强异常。因此,需利用智能摄像头来对动态转向灯的图像进行监控,通过绘制动态转向灯的亮度曲线,与基准亮度曲线相比较,如超出设计偏差则判定异常。动态监控模型如图4所示。LED灯组采集图片顿0点亮过程亮度2550所选摄像头可在动态转向灯工作周期8 0 0 ms内采集2 5次,对应动态转向灯不同的发光状态,获得2 5顿的采集图片。设定亮度值从0 2 55对应每张图片的亮度,并绘制出转向灯一个工作周期内的亮度曲线。通过设定偏差范围a,将基准亮度曲线与实时的亮度曲线相比较,如果超出a的范围,则判定出现异常。3.2光色监控算法常用的表征彩色模型
10、有RGB色彩空间和HSV色彩空间。其定义见表1。表1色彩空间参数表彩色模型参数RCB模型R红色HSV模型H色调利用摄像头高速成像技术,可由硬件设备直接获得图像的RGB颜色图像数据,但RGB3种颜色分量的具体取值与所生成颜色之间的联系并不直观。而HSV值分别在色调、饱和度以及亮度3个维度上对颜色进行表示,呈现结果更贴近于人眼感知5。采用RGB三要素代表颜色的方式,因其各分量关联性不高,不适合区分相似颜色。而HSV值,则能较直观地表达颜色明暗、色调及鲜艳程度,效果最优,因此选名称序号颜色冷白11奶油12红13血橙14姜黄15琥珀16黄17柠檬18绿黄/酸橙19淡黄绿色20图3氛围灯颜色定义图400
11、ms熄灭过程400ms图4动态监控模型G绿色S饱和度名称序号颜色名称苹果绿21绿色22绿茶23薄荷糖24薄荷25翡翠26天蓝27海蓝色/青色28蓝宝石29矢车菊30深蓝蓝莓紫色紫丁香洋红棉花糖粉龙虾珊瑚三文鱼800msT800mstB蓝色V亮度择HSV值作为采集参考值16-7 。HSV模型参数公式如下。V=max(R,G,B)max(R,G,B)-min(R,G,B)S-max(R,G,B)060(G-B)SxV2+(B-R)60 xH-4+(B-R)60 xSxV03.3图像滤波算法由于在电波暗室中受到照明光线及地板反光的影响,各类噪声会对采集图像品质造成影响,甚至出现采集图像中存在横纹阻挡
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