汽车技术与服务论文

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汽车维修是以液、机、电一体化的诊断为核心的技术，运用这种新型的技术能快速、精准的找出汽车故障;下面是我为大家精心推荐的汽车维修技术论文，希望能够对您有所帮助。

汽车维修技术分析

[摘 要]本文阐述了传统汽车维修和现代汽车维修的基本概念，介绍了当前汽车维修技术的特点，提出了推动汽车维修技术进一步完善的措施。

[关键词]汽车维修技术;分析

中图分类号：U472 文献标识码：A 文章编号：1009-914X(2016)17-0324-01

1 传统汽车维修和现代汽车维修的基本概念

传统的汽车维修

传统的汽车维修主要靠机械为核心的人工操作，在修车过程中，过分强调修理的工艺并且以零部件的修理为主。从大体上来说，传统的汽车维修主要着重于拆装调整和零件修复部分;在检查故障方面，以定性分析为主，通常采用直观的肉眼观察或使用少量的仪表测量;在修理过程中，如果需要运用技术数据，那么通常就会选择查阅技术标准手册。

现代技术维修

现代的汽车维修技术与传统的汽车维修有着很大的不同。首先，现代汽车维修是以液、机、电一体化的诊断为核心的技术，运用这种新型的技术能快速、精准的找出汽车故障;其次，现代汽车维修是总成拆装调整工艺与系统诊断的结合体;在汽车的故障诊断方面，以定量分析为基础，采用仪表进行检测为主、直观检测为辅的方法。再次，现代汽车维修在技术数据方面一般取材于生产厂家给出的数据光盘或是维修手册，更为专业和对口。

2 当前汽车维修技术的特点

网络的广泛使用增进了对维修资讯的全面了解

当前是信息科技的时代，信息网络为各个行业的发展都带来了不小的推动力。汽车行业也不例外，无论是控制技术还是结构上，其科学程度都在进一步加深，各种新型的汽车装备、功能、品牌层出不穷。当然这也给汽车维修技术人员带来了一定的困难，海量的车型资料、程度以及数据不可能要求汽车维修技术人员能够完整记住。且汽车维修技术人员的经验储备、技术和知识等都逐渐地表现出了局限性。然而，网络时代的到来正好为汽车维修带来了一个全新的资讯交流平台。

网络在很大程度上促使了汽车资讯传递速度的提高，与此同时还为其提供了一个更为全面的空间。互联网所涉及的范围遍布全世界各个领域，在网络上可以查询到大量的汽车维修资料以及故障检测诊断技术。

电子检修设备的投入使用推动了汽修设备的进步

整个汽车维修行业的发展同时还带动了汽车维修设备的不断进步。汽车维修设备逐渐从传统的机具类向现代先进的汽车故障检测仪器与设备转变，例如，尾气检测仪、解码仪、四轮定位仪等检测设备的相继出现，并且在汽车维修行业渐渐地普及开来，已经成为了现代汽车维修技术必不可少的一样维修工具。此类检测设备或仪器大多数都是计算机技术或者电子技术的产物，若要对之进行熟练的掌握，则需要操作人员熟练掌握高度的理论知识以及实际操作技术，因此有必要定期对汽车技术维修人员进行培训，从而促使维修人员能够充分掌握各种电子检测设备，在使用的过程中将检测设备的精确功能有效地发挥出来。维修检测设备的电子化中分表示着汽车维修领域的革新与突破，这是发展汽车行业现代化的重要途径。

故障诊断技术的投入使用促进了诊断效率的提高

随着汽车电子装备的日渐增多，且汽车的控制方式以及车型等都各不相同。所以在对汽车进行维修的时候，故障诊断首先就是一项关键性问题。当前根据不同的诊断设备可将诊断方式分车载诊断以及车外诊断两种。车载诊断主要是通过在汽车上所安装的诊断设备来进行诊断，车外诊断方式则是通过在车辆本身之外采用独立的针对设备或者专业仪器来进行故障诊断。车载诊断设备的渊源可以追到到20世纪70年代，主要采用充电指示灯等报警装置。国外许多大型汽车企业便在上个世纪70年代开始对多种集中报警装置进行研制，所以车载诊断装置就目前来看已经具备了报警、识别、处理、存储等基本功能。车载诊断设备的主要功能是能够发掘一般用户很难找到的故障，在主动安全方面发挥着重要作用。同时，对故障部位的准确判断可以有效提高专业汽车维修技术人员排除故障的可能性。

3 推动汽车维修技术进一步完善的措施

在社会经济的大力发展下，人们的生活水平日益提高，因此在物质需求方面也有了更高的要求，汽车则成为了人们追求生活水平的一样必需品。正是由于汽车需求的加大，因此带动了整个汽车行业的发展，汽车维修技术也随之取得了不小的进步。然而随着科学技术的日新月异，汽车维修技术也应该不断地进行完善。

促进汽车维修行业质量管理的进一步加强

在汽车维修中汽车的质量维修是主要问题，因此汽车维修在监管方面也是十分重要的，它是保障汽车安全行驶的先决条件。若要保证汽车维修行业能够得以稳定发展就需要加强对汽车维修质量的监管。在对汽车维修质量进行监管的时候，主要体现于对汽车维修质量的检测，因此需要采取有效的方法及手段以促进检测的顺利实现。就当前的形势来看，许多汽车维修行业都在努力尝试各式各样的高新科技质量检测技术，从而寻找出最为准确有效的汽车维修质量检测方法，继而精确的检测出维修环节中出现的某个错误以方便汽车维修技术人员采取先关措施对之进行及时的处理。

这样一来，不仅促进了汽车维修质量的提高，与此同时还促使汽车维修技术人员在进行维修的时候时刻保持质量意识。另外，在加强汽车维修质量检测的时候还要加强对汽车维修技术的管理同监督，针对不同的故障问题，所采取的维修方法也是不同的，作为汽车维修人员必须具备一定的维修经验同判断能力，并且在实践操作过程中结合经验，不断地对自身技术加以改进同创新。

促进汽车维修技术信息化的进一步完善

计算机网络为汽车维修技术的信息化建立了一个平台。汽车维修技术的信息化有效增进了新型汽车特点同新技术的咨询与交流，其实推动汽车维修也现代化且促进经济发展的重要手段之一。因为目前汽车维修技术人员之间的技术能力参差不齐，所以所在着不同程度上的差异与局限性。我们要将信息化这一平台充分利用起来，积极向国外借鉴一些前卫的运行方式通过管理技术，从而使汽车维修的网络化同科技化进程得以进一步加快。尽管我在汽车维修信息化方面取得了一定发展，但还是存在缺乏有效的管理体制与专业的培训等一系列问题。为了使汽车维修有一套高效且专业的管理办法，则需要加速对汽车维修网站和管理档案的完善，与此同时还应该加强对维修人员的网络培训管理，为维修技术和技术信息数据库构建一个查询平台。这样一来不仅提高了维修人员的技术和知识水平，还促进了维修人员整体业务水平的提高。

促进汽车维修技术的进一步提高

现代科技的飞速发展有效地促进理论汽车维修技术的创新，不仅如此，同汽车维修有关的方面都得到了进一步创新与改进，如电子系统、检测设备、维修手段等。作为专业的汽车维修人员应该积极主动地学习以不断提高自身技术，借助网络等资讯平台来丰富自己的汽车知识。另外，汽车维修技术人员在实际工作中要不断地积累经验并进行研究，从而不断改进自身的技术手法。科技大力发展下所带来的各种先进的、新型的设备，汽车维修人员要积极学习使用方法。与此同时，汽车外修企业为了进一步完善自身员工的技术，还要采取培训、考核等手段来督促维修人员技术水平的改善。

4 结束语

现代汽车工业在科学技术飞速发展的推动下也随之有着重大的突破，汽车维修技术也呈上升趋势。维修作业的发展方向趋于专业化、自动化、电子化、协作化以及机械化。现代信息技术以及人工技能技术将被频繁运用于各种故障诊断系统;车辆控制系统的自行诊断系统将进一步强大;在维修过程中针对不同的部件要采取不同的模式。

参考文献：

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[2] 张小兵，汽车维修技术的特征与改善措施探讨[J]，产业与科技论坛，2012，(10).

[3] 朱悦军，最新汽车维修技术的特征与进展[J]，中国新技术新产品，20l0，(15).

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在我国经济组成中，汽车产业对促进国民经济发展和社会进步具有重要的战略意义。下面是我为大家精心推荐的关于汽车的科技3000字论文，希望能对大家有所帮助。汽车的科技3000字论文篇一：《试谈汽车超载监测系统》 摘 要： 为了实时识别各种车型的超载车辆，该系统基于开源计算机视觉库(OpenCV)，先根据车辆照片库建立车型分类器，然后使用数字摄像机拍摄进入监控区域的车辆，在视频中使用分类器识别车型，根据所识别得到的车型去查询数据库获得该车型的核载，再通过动态称重技术获得车辆的实际载重，及时判别车辆是否超载。此 方法 可避免过去使用统一重量衡量不同车型是否超载的弊端，并可同时免线圈测量车速。测试结果表明系统能快速准确地识别出车型。配合动态称重系统，就能实时得出所通过的车辆是否超载，对公路养护和道路交通安全有相当大的实用意义。 关键词： 超载监测; 视频识别; OpenCV; 动态称重 超载车辆的危害很大，主要表现在加速道路损坏和危害道路交通安全，人们都深知其危害性，所以治理超载一直是公路监管部门的工作重点。传统的自动超载信息系统都是使用统一标准，对所有车辆都应用同一个整车重量划分是否超载，这样会遗漏部分实际上已经超过该车型核载的超载车辆。实际上，这部分车辆对道路交通同样造成严重影响。鉴于此，本系统首先识别出车辆的车型，再查询得到该车型的核载重量，对比实测重量，便得知是否超载。理论上能够适用于所有车型。 利用摄像机较长的视域，附加设计了一个测速系统，能方便地得出超速数据，以便作为超速监测和供给动态称重系统作参考。 1 系统构成 系统方案 系统主要工作过程为：车辆驶入摄像机监视范围，视频流通过以太网传输到后台处理系统，处理系统通过处理视频识别出车辆的车型，然后根据车型从数据库中查出相应的核载重量;同时，安装在地面的动态称重设备测出车辆的实际载重。两个数据对比即可得出车辆是否超载。系统流程如图1所示。 为了加快处理速率，在程序设计过程中多处使用了多线程并行处理。 OpenCV及其分类器介绍 传统的图像处理软件大多为Matlab，用于开发算法最为快捷，但是其处理速度慢，难以跟上视频处理的需求，所以选用了Intel牵头开发的开源计算机视觉库(OpenCV)。新版的OpenCV已经在易用性上已经接近Matlab，再加上其开源性，很多算法均已公开，加快了开发进程。另外，目前OpenCV已经提供C，C++，Python等语言接口，且支持Windows，Linux，Android和IOS等主流平台，资源相当丰富。对于计算机平台，OpenCV支持多线程并行计算和图形处理器(GPU)计算，这将能大大加快计算速率，用其开发本系统的demo是首选。 图1 系统流程图 为了从视频流中识别出车型，需要使用分类器[1]。所谓分类器，是利用样本的特征进行训练，得到一个级联分类器。分类器训练完成后，就可以应用于目标检测。分类器的级联是指最终的分类器是有几个简单分类器级联组成。每个特定的分类器所使用的特征用形状、感兴趣区域中的位置以及比例系数来定义(如图2所示)。 图2 特征分类 首先使用弱分类器分出货车和客车等车型，然后再分出大中小型货车，最后再精确分类，获得准确的车型。新版本的OpenCV已经支持多种特征的分类器，如SVM，LBP，PBM等。因为系统实时性要求较高，这里选取训练和分类速率都较高的LBP特征分类器。 训练分类器 使用分类器的需要首先训练，即让分类器“认识”目标，为了训练分类器，需要准备样本，样本包括正样本和负样本。正样本即包含目标的灰度图片，而且每张图片都要归一化大小，负样本则不要求归一化，只需要比正样本大即可(使得可以在负样本中滑动窗口检索)。 OpenCV提供了专门的工具用以整理训练样本的原始数据，只需准备好正、负样本，归一化然后转成灰度图，再使用两个描述文件分别记录这些样本集合，然后输入程序即可整理出原始数据。为了准备正样本，借助OpenCV提供的HighGUI模块，在此专门编写了一个GUI截图工具，界面如图3所示。为了能从不同角度识别车辆，准本正样本时需要准备从一定角度范围描述车辆的样本。 图3 GUI截图工具界面 接下来就是训练分类器，这部分工作直接关系到系统的鲁棒性。同样，OpenCV提供了专门工具训练分类器，既有旧版也有新版，为了有更多特性，在此选择新版本的训练程序。 由于这是基于统计的方法，要对大量数据进行处理，如果选择Haar特性，训练周期会比较长，不利于系统的搭建，所以选择用LBP特性训练分类器。从机器性能方面考虑训练时间，使用英特尔线程构建模块(TBB)重新编译OpenCV，就能得到多核加速，且有利于接下来的程序性能。分类器分为三级，分别为：货车、客车分类器，大、中、小型货车分类器和具体车型分类器。由于客车按载客数区分是否超载，车辆总重不会对公路造成严重损坏，所以本系统无需对客车作出具体车型区分。但若然具体管理部门需要统计车型信息，可以进一步加上客车车型分类器。实际使用时，由于要应对车辆车身的喷漆变化或者小范围合法改装等情况，分类器的分类除了在系统筹建的时候大规模训练外，在系统运行时也应继续训练分类器，增加统计数据，使得识别结果更加精确。 识别车型及获得核定载重 训练好分类器后，最直观的测试方法是直接输入测试视频，检查识别效果。新版本OpenCV提供一个C++类CascadeClassifier，该类封装了基本的目标识别操作，使得只需要使用该类的实例加载训练好的XML文件，然后逐帧检测即可。若发现目标，结果将会存放在C++标准模板库(STL)容器vector中。但直接对每帧图像使用CascadeClassifier：：detectMultiScale方法将会大大加重系统的工作量并且在多车辆的情况下无法区分开各车辆，为此，首先需要发现车辆，然后区分不同的车辆目标，再对每一个目标单独进行分类识别。 具体的主要操作的顺序为： (1) 系列的图像预处理操作，降低图像噪音。 (2) 图像差分，发现车辆轮廓[2]，得到运动掩码。图像差分有两种主要方式，分别是帧间差分和背景差分。帧间差分速度快，但容易产生空洞，且无法分离出缓慢运动的车辆;背景差分速度慢，但分离效果好。考虑到如果车辆是缓慢进入测速区，则称重数据可靠性高，而且没有超速，进入识别点的效果好，所以选择帧间差分，这里使用能有效减小前景空洞的三帧差分算法[2]。 (3) 结合运动掩码更新历史运动图像、计算历史运动图像的梯度。 (4) 分割运动目标，得到一辆一辆的车，并跟踪。为区分开图像中的每一辆车，需要对其进行标记，这里使用的方法为： [Mkx，y=ID ifMk-1x，y≠0&k-1≠10 ifMk-1x，y=0 ] 式中：Mk(x，y)为分割出来的单独车辆目标的第k帧感兴趣区域矩形。这种方法虽然鲁棒性较好，但是因为重复计算量大，运算速度有限，所以在确定每辆车的ID后，使用OpenCV提供的更为快速的Camshift算法[3]继续跟踪。 (5) 计算每辆车的运动方向。这部分关系到运动目标筛选，在部分场合，摄像机的视野可能会涉及逆向车道。在这种情况下，可以通过筛选符合主要行驶方向的车辆来排除其他车辆或无关运动目标的干扰。 (6) 车辆进入测速区，开始测速。 (7) 车辆离开测速区，结束测速并计算速度。使用TBB进行并行分类识别车型。由于OpenCV新版矩阵结构Mat的所有操作使用原子操作，大大减轻了多线程编程的工作量，所以这里使用多线程并行操作是最佳选择。 (8) 根据所安装动态称重系统的车速要求，判断是否需要引导车辆到检测站进行检查。 获得实际载重 在视频分析中发现车辆后，对比动态测重模块中测得的实际载重。这里需要把应用场合分为两种情况：高速测重和低速测重，至于高低速的阀值，这根据不同动态称重系统的性能而定[4]，在系统安装时根据动态称重系统参数设置即可。由于目前高速测重技术的精度未达到作为证据的要求，所以在高速测重的场合，所得车重数据只能作为初步判断，若初步发现车辆超载，需要进一步引导车辆到大型地磅再次静态测量，并作其他处理。在低速测重场合，测得的动态数据可靠，可直接作为证据使用。所以系统的运行需要测速模块的配合。 无论高速场合与低速场合，本系统都能实现视频测速功能，可以直接用作超速抓拍系统，降低了公路部门的重复投入成本。 测速方法 测速测量车辆通过测速区所用的时间，然后用测速区长度除以时间而粗略估计得到。考虑到摄像机视域限制，设定的测速区域并不长，只有20 m左右，而且速度是用于参考载重信息是否有效的，所以无需太精确，因而可认为车辆是直线经过测速区域的。测速区的长度需在系统安装时手工进行长度映射。另外，确定通过测速区域的时间差使用帧率和帧计数得出，这样在多线程处理的情况下，可以排除系统时钟和处理速率的干扰，得出准确时间差。 2 测量结果 为快速测试系统性能，直接使用测试视频替代摄像机输入。使用微软Visual Studio 2010 MFC + OpenCV 编写一个即时处理程序，界面如图4所示。 图4 运行在Windows平台上的系统 测试使用一台Intel Core i5M处理器(主频 GHz+智能变频技术)、6 GB内存、 操作系统 为Windows 7 64 b的普通 笔记本 计算机，测试代码尚未使用图形处理器(GPU)计算，但代码在识别部分应用了TBB进行多核并行加速计算。 测试视频共两段，分别在两个不同的场景拍摄，第一段只有一辆公交车，场景较为简单;第二段则是多车多人环境，并且有车辆并行的情况，场景较为复杂，干扰较多。 第一段视频主要用于测试系统的极限性能，在测试开始前，先用转码工具把同一段视频转成不同帧率和分辨率的几段视频，其中视频的宽高比不变。输入视频测试后的结果如表1所示。 视频原始长度为6 s，双斜线为该场景的称重和测速区域。 测试结果表明：系统能实时处理标清视频流，但对高清视频还需进一步优化。 第二段视频主要测试系统的车型识别能力，测试数据如图5所示。 表1 输入视频测试后结果 图5 多车并行时能够准确区分 第二段视频夹杂较多无关目标，如行人、抖动的树枝横向行驶的车辆等，其中双白线之间区域为本场景的称重测速区域。 通过测试，可以看出无关目标能被全部排除，体现了车辆筛选很好的鲁棒性。视频中共通过9辆汽车，所有车辆均本正确识别车型。 3 结 语 通过测试数据可以看出，本系统提出的车型识别算法能适应不同场景和一定的环境变化，具有较高的效率和鲁棒性。随着计算机及其他数字信号处理(DSP)设备的信息处理能力不断提高，应用实时视频处理技术促进智能交通的能力将更大更稳定。若本系统能真正应用在智能交通系统上，有望对遏制道路超载超速现象做出贡献。 参考文献 [1] LIENHART Rainer， MAYDT Jochen. 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