汽车配件加工工艺流程论文模板

1、 实习时间：2007年3月4日至2007年3月31日2、 实习地点：河北省唐山市滦县雷庄安顺汽车修理公司3、 实习目的：了解公司日常运营状况，并根据公司的日常运营状况作出相应的系统需求分析，以便达到了解客户的目的。给即将制作的相应软件的实用性打下基础。4、 实习报告： 我们这次所实习的单位是一家私营公司，公司的规模比较大，但是在公司的日常管理中却多采用家庭式管理模式。公司的日常经营活动除了汽车的维修外，还有汽车的维护、汽车的保养、以及汽车零配件的出售等等经营活动。而目前该企业的管理处于一种较为混乱的境况：公司的责权不够明晰，公司的分工不够明确，甚至连公司的仓储管理还很不规范，造成了仓储物品的大量流失及不必要的损耗，以及帐务的混乱不清和采购费用、仓储费用的浪费。针对于公司的以上情况，公司的领导董相良先生决定对公司进行大刀阔斧的管理改革，引进先进的管理理念及工具。该公司针对与仓储物品莫名丢失的问题，于2005年引进了摄像头等监控设备（虽然耗资数万，收效起效却不是很明显）。该公司又于2006年11月中旬购置了电脑等信息设备，并准备于2007年6月份左右上马一套针对于该公司可行的企业管理系统（也就是我们的这项课题）。该公司的生产组织情况采用的似乎还是大锅饭的组织手段，人员分工并不明确，一辆车进来了，由管理者进行调配，管理者在的时候效率还算可以，当管理者忙不过来的时候，便会使工作人员互相推拖，导致工作效率的大大降低。这样的管理模式也必然导致了员工工作积极性不高、懒散等恶习，令企业失去客户、失去勃勃的生机。安顺公司的运营模式为典型的进销存模式，由公司向各配件生产厂家递交订货单，而后各公司将生产产成品运送到公司库房，最后由距离仓库100米左右的前台门市部（接待室、柜台）或公司内的汽车修理车间进行出售。企业信息化程度过低是该公司的最大薄弱区，该公司甚至在2005年11月之前连台电脑都没有，当时唯一的信息化工具就是电话了。该公司的日常管理和运营等命令的下达靠的就是一根电话线，当然有时候也会用“白条”进行日常管理及运营命令的下达，甚至有的时候采用的是口头传达形式。5、实习体会 首先，我要感谢安顺公司的董相良先生给予了我们这次珍贵的实习机会，让我们可以将我们所学的所有知识用于实际的生活之中，并且令我们在实习的过程中体味到了书本和现实生活的差距，更让我们学到了好多书本中所接触不到的东西（包括开车和简单的汽车故障的排除和维修，呵呵）。其次，在这次实习中让我更加深刻的了解了企业信息化管理的重要性。如果不是管理过于粗放，责权不够明晰，这家安顺汽车修理公司只怕早已经是飞黄腾达了，又怎么会只抱着这几百万的资产在原地踏步呢？雄厚的实力、先进的流水线设备、优秀的员工，几乎所有的优秀条件都集于一身，却只因为管理的方式方法不够科学，不够合理而导致了公司在发展上的原地踏步。在我们实习的时候，董相良先生曾经不止一次的抱怨过，他说道：“不知道怎么搞的，帐务核对每次都有合不上的地方，少说差个几块、几十块，多了那就没准了，几百块的时候都是有的，仓库里的东西也经常是到够着去用的时候才知道原来早已经没有货了，到时候车（要进行维修的车）要在车间仓库停个大半天，活计也要耽误大半天，要修的进不来，要干的干不了，这一天天下来损失可是很大的。”确实，在我们实习的工程中我们也发现，安顺汽车修配公司的进货没有个计划，有时候货物在仓库造成了积压，有时候又会出现董相良先生刚才所说的货物到用的时候才发现已经没有货者数目不够的情况，这样就产生了重复采购和小批量等不科学的采购方法，而这种不科学的采购方法又会增加采购成本的增加，造成了成本的增加和采购资金的大量浪费。成本增加，利润减少，导致了公司竞争力的下降，虽然公司规模较大，共有8条重型车修理线，1个轿车修理专用车间（滦县雷庄地区车况轿车少，重型车多），但是试问，这样的管理，这样的“薄利”，只怕就是比尔盖茨也回天乏术啊。在这次实习中，我也看到了自己的不足，知识的欠缺让我的好多想法都成为了“理想方程式”，尤其是在分析系统的时候，更是有一种手足无措的感觉。在这个时候，我们的那种初生牛犊不怕虎的“冲劲”就变得荡然无存，取而代之的是畏首畏尾，抑或不知所措。这也让我们看到了实践的重要性。最后，我要衷心的感谢我的母校——河北理工大学，是您给了我这次实习的机会，是您让我明白了自己的价值。同样，我也要感谢吕震宇老师、赵爽老师、李玉光老师的悉心指导，正是有了您们的支持才让我们在实践中勇于知难而上，也是您们的教育让我们在看问题的时候能够科学合理的进行分析继而找出真正的症结所在！

首先是市场调研阶段。这个是至关重要的一步，因为造车随随便便都得上亿元的投入，如果不进行市场调研，造出来的车不被市场欢迎那可就惨了。

第二是概念设计。首先设计师要绘制出车的大致造型，以及确定车身各个部分的构成、位置，并且使用3D设计软件绘制成型，最后造出油泥模型并修改定型。

第三进入工程设计阶段，就是要真刀真枪的造了，首先确定各部位的详细数据，这其中包括发动机、底盘、内饰、外饰等等都要有具体的设计参数，以便为后期测试提供依据。然后各部门制造出零部件并组装合成。

然后就是测试阶段了，首先要在测试场进行，等各项参数符合设计要求之后再进行道路测试，这时一般要将车辆放置在祖国的各大气候环境中充分测试，暴露问题并改正，最终定型产品。

接下来就是生产线生产，在进行这个步骤之前一定是前面各个流程完全没有问题才行，生产线一旦设计并投入使用，就要靠大量的资金维持运转了。

最后一步就是销售了，车企通过各个区域代理商全国销售，收回成本并从中盈利。

当然，真正的最后一步应该是售后服务，将消费者的反馈集中研究，并在下一批车辆中改进，这才算是一个完美的流程。

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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