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原创 2020-06-20 23:25  阅读

  我国汽车制造自动化技术迅速发展和应用主要有下面几个方面的动力劳动制造率的加强:随着不断提高的劳动制造率,更需要自动化设备来替代人工。汽车本身性能的提升:汽车产品日益向智能化、舒适化发展,也迫切需要制造和测试汽车设备能够智能化和自动化。用户对汽车品质节节攀升:用户对汽车的安全性、制造质量、性能等要求日益提升,促使了设备自动化检测技术和制造技术的提高。减少生产成本:汽车制造企业为了满足市场竞争的需求,必须减少生产成本,日益严重的人工成本压力,也促使汽车制造企业快速向自动化技术发展。

  汽车工厂里面的设备需要长时间高负荷运行, 有些易磨损部位的检测就成了难题, 我们无法经常性的停机检查, 那样会严重影响生产, 另外我们也很不容易凭借肉眼来观察出细微的磨损, 因此在线实时检测易磨损部位的磨损情况就显得十分重要。首先一般我们需要观察的易磨损部位周边情况都比较复杂, 或者光线条件不好, 无法得到十分清晰的照片, 这样就需要我们先对数字图像进行一定程度的变换。首先要对图像进行简单的灰度变换, 例如我们可以把过亮的图像通过把整个图像灰度变小实现图像的变暗, 或者把过暗的图像的整个灰度变大实现图像的变量, 或者通过函数, 把在一个很大范围灰度的图像的大范围灰度映射到一个比较小的灰度范围, 这样可以在图像中凸显出目标物体。另外常用的变换还有对数变换、伽马变换、分段线性变换、平滑空间滤波变换、锐化空间滤波变换、混合空间变换等, 这些变换都是对图像的灰度进行针对性的处理, 以达到预期的效果。汽车维修工证报名联系鲁老师电话v同号 给你专业指导,考试通过率高。

  我们对灰度变换后的图像, 获取他的边界, 与正常无磨损的部件边界进行对比, 实时进行检测。这样我们还可以根据磨损的程度, 设定一个预警机制, 可以根据磨损速度, 预测该易磨损件的寿命, 制定维修计划。在达到预测的寿命时可以直接更换该易损件, 或者增加关注度, 实时观测磨损程度, 在磨损程度达到临界值时再进行更换, 这样可以大大节约成本。质量是产品的生命, 对于汽车产品来说, 好的涂装表面是车质量直接外在的体现, 所以, 每个汽车厂都对汽车车身表面质量检测十分严格, 目前大部分汽车厂都采用人工检测, 通过在员的眼看、手摸来发现汽车车身表面存在的质量问题。但是首先这种传统的方式对在线的工人要求很高, 工人必须有丰富的经验才能应对形形的车身质量问题, 培养一个经验丰富的工人需要很长的时间, 由经验不丰富的工人进行检查可能造成错检。其次, 工人很难在高负荷的连续生产下保持长时间的专注度, 往往可能在连续工作一段时间后由于注意力下降, 可能造成漏检。另外, 这种检测往往很难形成统一的技术规范、技术标准, 例如工人觉得车身车门有色差, 这就是一个完全主观的判断, 没有任何数据做支撑, 每个人对色彩的敏感程度不同就会做出不同的判断。汽车维修工证报名联系鲁老师电话v同号 给你专业指导,考试通过率高。

  针对这些问题, 在车身表面质量检测过程中引入数字图像处理技术的优势明显。首先, 机器通过学习后学习的经验完全可复制到其他的机器中, 这样就解决的经验丰富的问题, 机器可以通过不断的学习, 不断的完善自己的知识库, 同时把这些经验实时共享给其他的机器。其次, 机器是不知疲倦的, 也不会出现注意力不集中的问题, 无论工作多久都会保质保量的完成工作。后, 通过数字图像处理, 完全可实现不同质量缺陷的标准化, 例如计算机通过对图片的数字化处理, 完全把车身的颜色数字化, 颜色在什么范围认为是没有问题的, 超出范围就认为有色差, 这样所有的车身都是一个标准, 避免了主观意识对质量的影响。为了实现车身表面质量的检测, 首先要对车身表面的照片进行处理。这些处理包括:图像降噪处理、图像色彩分层、图像的点线边缘检测。处理过的图像我们还需要对图像进行压缩, 因为图像中包含了很多我们不需要的信息, 而计算机的存储和运算速度有限, 我们要把资源用在刀刃上, 所以对数字图像进行压缩也是必须的。后我们需要对图像进行频率域变换, 这是数字处理的重中之重, 数字计算和快速傅里叶变换算法是人们对数字图像处理的关键技术。汽车维修工证报名联系鲁老师电话v同号 给你专业指导,考试通过率高。

  在我们收集了足够多的处理过的数字图像后, 我们可以开始进行机器学习了, 我们设定不同的分类器, 每个分类器对应一种缺陷, 然后我们把收集的数字图像随机分为三个集合:训练集、验证集、测试集。然后我们用训练集训练一个分类器, 然后再用验证集和测试集来测试分类器的准确性。在训练过程中, 可能会出现欠拟合或者过拟合, 欠拟合就是模型拟定的太严谨, 不符合现实情况。过拟合就是算法不但学习了数据, 还把噪声学习了这样的算法无法推广。我们需要寻找到一个平衡点, 既能完成对缺陷的处理又能保证正常合格车身的通过率。数字图像处理技术在汽车涂装自动化领域的运用, 必将对改善车身质量, 降低人力成本起到积极作用。并且, 随着数字图像处理技术的进一步发展, 和数字处理算法的进一步优化, 数字图像处理将更快更准确的寻找和发现汽车涂装表面缺陷。随着数字图像处理在汽车涂装领域的应用进一步深入, 通过数字图像处理来指导生产, 发现生产中存在的问题的水平将近一步的提高, 同时随着计算机硬件成本的降低和技术的发展, 数字图像处理在汽车涂装领域的应用将会持续增长。我国汽车工业迅猛发展, 对汽车维修行业人才的需求逐渐旺盛。传统的教育培训模式已严重地制约了汽车维修行业人才的培养。因此, 在汽车业高速发展的今天, 如何为行业培养出合格的应用型人才, 已成为门所面临的首要问题。各大中专开设有汽车故障检测与维修的院校, 一般采用“师傅带徒弟”的方式, 教学效率低下, 教学成本居高不下。解决当前汽车故障检测与维修高技能人才培养效率低、培养成本居高不下的问题。利用计算机控制技术将汽车的故障代码、数据流信息以及汽车各总成的电信号, 通过网络批量推送到学生测试终端, 几十个学生可以同时利用虚拟测试终端, 进行汽车诊断与维修的练习和考核。凯发体育官网下载从而一次性让学生掌握先用诊断设备进行相应的汽车故障检测, 然后利用自己的知识与经验对检查结果进行综合分析, 作出终诊断, 再填写汽车故障检测与维修诊断记录表。

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