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行业领域

高端装备制造产业

需求背景

工程机械的滑转率可由理论速度和实际行走速度两个变量计算得到，用来表征工程机械滑转程度。理论速度可由驱动轮转速与驱动轮半径计算得到，且精度较高。实际行走速度不仅与工程机械的作业效率有直接的关系，而且是预测工程机械的滑转损失、牵引力、牵引效率和滑转率等牵引性能参数时所需要的基本变量。行走速度在作业过程中受到地面附着性能、作业载荷、轮胎胎压等综合因素的影响，很难实现实时、准确的测量，对滑转率进行有效控制的前提是准确获取工程机械的实际行走速度。目前，工程机械常采用车载传感器直接测量行走速度，但由于工程机械作业过程中多变的作业载荷、工作介质以及恶劣的作业环境，加之车载传感器存在的标定、安装等误差，使得行走速度的精度受到影响。同时考虑到生产成本因素和实际应用等多方面的原因，成为制约工程机械滑转控制及提高牵引性能的瓶颈问题。

随着机器视觉技术相关理论和硬件设备的进步，越来越多的机器产品具备了视觉识别与控制的功能，能够完成人眼及人眼所不及的图像信息获取和控制功能。在工程机械领域中机器视觉技术已在料仓定位、混凝土加料对接定位、铣刨机地面识别等方面取得了应用，但同时也发现了影响机器视觉系统性能的关键问题。

需解决的主要技术难题

1、基于机器视觉的行走速度测量系统，实现运动机构的二维运动控制，图像的实时采集与处理功能；

2、设计开发基于机器视觉的速度测量控制系统，实现运动机构二维运动控制下的序列图像、单幅模糊图像的采集与处理功能；

3、依据光照不均对成像质量的影响，研究照度-反射模型，校正光照不均产生的降质图像，提高序列图像相关曲线的匹配精度。

期望实现的主要技术目标

1、实现了基于序列图像的运动速度测量，速度的相对误差控制在7%以内，帧间图像的算法耗时15ms，确定了序列图像速度测量的实验参数取值范围；

2、实现了基于运动模糊图像的速度测量，速度的相对误差控制在10%以内；

3、基于机器视觉的滑转率测量系统，实现了滑转率的测量。

需求解析

解析单位：重庆市永川区 解析时间：2022-12-02

杨小阳

重庆大学

教授

综合评价

技术需求清晰，通过描述，经过研究检索，比如在设计开发基于机器视觉的速度测量控制系统，实现运动机构二维运动控制下的序列图像、单幅模糊图像的采集与处理功能方面，这些技术市面上已经可以达到，可以直接使用现实的技术。其他方面需求通过推荐行业专家来进行解决，对未解决需求方面进行系统摸排和功能掌握，确定其在市场上同类产品中的独特性与性能优化方法，后将所有产品功能特征明显、有别于其他同类产品的功能进行优化、提升。 该需求没有明确企业是想购买需求还是想要合作购买产品，此方面没有明确，我给出的建议是让企业购买专家技术咨询，这样让公司的工作人员结合专家的指示来做比较节省成本，大概需要十万元左右。 最后，该需求要实现的目的还是非常好的，可以有效的节省成本，对比传统工艺技术，提升了质量和性能，带来的各方进步可以促使产品带来更好的升级，进一步增加营收，带来经济税收的进一步发展，有益于社会。

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