基于CPN的敏捷开发业务流程建模方法

着色petri网(Colored Petri Net,CPN)建模面对大型系统时的复杂性可能会随着系统规模的增大而显著增加,通常需要较多的时间和资源。敏捷开发的方法可以通过迭代和增量的方式,将大型系统分解为多个小模块,从简化模型出发逐步增加复杂性,降低模型的复杂性,提高建模和开发的效率和质量。将CPN建模与敏捷开发相结合,可以提供更强大的建模能力和更高效的开发过程。本文以旅游出行租车系统为例,采用CPN的敏捷开发方法建立模型,并对其进行讨论和改进,为需求管理建模提供了一种具有灵活性、并发性、可视化、协作性和适应性等优势的思路。

结构色油漆在车身漆上应用的可行性分析

为探索结构色油漆用于汽车车身漆的可行性,文章主要是对结构色粉在包覆后加入车身水性基漆中,其油漆性能,变色效果,以及修补情况的研究。实验结果表明,结构色粉包覆后再制备成珠光漆进行应用,并不影响其整体油漆性能;结构色粉在水性漆中的变色效果不如在油性漆中强;结构色粉在车身漆上应用具备一定的可修复性。

一种基于Adaboost的车牌定位算法

针对成像过程的光照影响以及车辆的污损对车牌定位影响较大的情况,提出了一种基于Adaboost的车牌定位算法.该算法首先将车牌彩色图像进行预处理,然后使用Adaboost算法进行车牌定位,最后使用车牌颜色模型对车牌定位结果进行校验.相对于目前用于车牌定位的方法,该算法具有较快的定位速度和较高的准确率.实验证明,采用该算法能获得较好的车牌定位效果,鲁棒性强,具有较大的实用价值.

基于多用户偏好的汽车外饰色彩设计研究

目的在用户为中心的汽车设计过程中,为使色彩更符合用户偏好,提出使用粒子群算法(PSO,Particle Swarm Optimization)对多用户偏好进行优化的汽车色彩设计方法。方法应用因子分析建立汽车色彩意象语言坐标空间,并构建用户色彩偏好和色彩样本在多维空间中的坐标映射关系;基于粒子群算法优化面状分布的多用户色彩偏好;并在多维空间中需找与之契合度最高的位置点,从而获得最符合用户偏好的色彩样本,辅助汽车设计师作出色彩决策。结论以两厢家用微型车外饰色彩为例,研究男性和女性的不同色彩偏好,验证此方法的合理性和可行性。

基于分级加权模型的车身色彩感性评价方法

以某自主品牌经济型汽车车身色彩为例,进行感知实验。运用分级加权法,通过主成分分析先后确定样本权重和感性指标限定权重,继而建立感性变量与车身色彩样本的分级加权模型并获得相应的感性评价的指标系数,由此获知客户的感性诉求程度。研究结果表明:采用分级加权模型对车身色彩样本进行感性评价可避免人为主观倾向对车身色彩设计与评审工作的干扰,可为企业进行车身色彩设计并根据实际产能合理安排喷涂生产等工作提供优先选择的可靠依据,提高产品设计部门和管理层在车身选色决策过程中的科学性,从而提高市场接受率和消费者满意度。

彩色汽车牌照定位方法

汽车牌照的定位是牌照识别的第一步 ,定位的准确与否将对后续操作起关键性的作用。在模式识别领域中 ,希望通过一种方法就完成一项实际工作是不可能的 ,必须要考虑多种方法融合的策略。提出了一种基于多方法的车牌定位策略。首先利用颜色信息对输入图像进行彩色粗分割 ,得到了颜色为车牌照的一些区域。然后将分割结果中的伪目标区域 (即除了车牌照区域外的其他区域 )分为两类 (一类是与汽车牌照颜色相近的背景 ,一类是可能和牌照颜色相近的汽车外壳 ) ,分别进行处理 ,最终利用投影法得到准确的车牌位置。实验结果表明该方法效果较好。

基于HSV颜色空间的车牌定位方法

文章提出了一种基于HSV颜色空间的车牌定位方法。首先把输入的RGB彩色图像转化到HSV颜色空间,利用车牌区域的固定底色特征,构造出5级灰度图,然后采用形态学平滑方法对车牌图像进行消噪,最后利用车牌区域的纹理特征准确地定位出车牌。实验结果表明该方法效果较好。

一种基于色差和彩色归一化的车身颜色识别算法

通过对多个彩色空间色差公式用于色彩识别的比较研究 ,找出了其中利于色彩识别的彩色空间模型及对应色差公式。在此基础上 ,针对车身颜色识别系统 。

Cult3D在基于网络的汽车颜色定制设计中的应用

基于网络的汽车颜色定制设计的目标是为了满足用户个性化的需求。网络中产品数字模型运行速度慢, 不能进行主动控制操作是网络交互的一个瓶颈。本文将用于商业界产品网络展览的Cult3D技术引入到网络交互设计, 使用户可方便地进行个性化的定制设计。

基于OpenCV的车牌定位方法

提出一种基于开源视觉库OpenCV从复杂环境中准确定位车牌的方法。利用车牌的颜色特征,将原图像分别在HSV颜色空间和RGB颜色空间下处理得到两幅二值图像;根据这两幅二值图像的纹理特点,在HSV颜色空间下得到的二值图像定位出车牌的上下边界,再按照定位出的上下边界坐标从RGB颜色空间下的二值图像上水平切割出车牌区域;根据车牌的几何特征,从切割出的水平区域中得到精确的车牌区域。实验结果表明,该方法能够快速、准确定位出车牌,还具有很强的抗干扰性。

基于人性化原则的森雅汽车色彩设计研究

依据人性化色彩设计原则在汽车设计中的重要意义,对现代汽车的色彩现状进行了分析,提出了在进行汽车色彩设计时,要把握影响汽车色彩设计的各种因素,结合视力特征对于色彩的适应度和偏好性,色彩所具有的象征作用,不同地区所特有的文化背景对色彩的影响等,对一汽森雅汽车的色彩进行符合企业特征定位和发展需求的重新设计,从而提高了森雅汽车在市场上的品牌价值。

汽车牌照的提取方法

汽车牌照提取是汽车牌照自动识别的关键一步 .本文中提出了两种提取方法 ,即利用扫描行离差数据、有效谷峰点特征及先验知识来初步定位车牌区域 ;采用彩色分割及多级联合混合集成分类器的车牌提取技术 ,通过多层感知器网络对输入彩色图像进行彩色分割 .将这两种方法联合使用对车牌定位准确率高、鲁棒性好 .车牌定位的准确率达99.3% 。

涂装双色车开发

总结了涂装双色车开发过程的经验,从前期方案分析、生产准备和后期工艺实施等方面论述了开发过程中需要考虑的细节。

基于多颜色模型的车牌定位方法

提出了一种基于多颜色模型的车牌定位方法。首先把输入的RGB彩色图像转化到HSV和YIQ颜色空间,综合这两个颜色空间的信息进行颜色分割去除大量的背景干扰信息,得到了颜色为车牌照的一些区域。然后将颜色分割后的图像灰度化并分块,找出水平差分累加和最大的块确定车牌大致位置在原彩色图中实现车牌的粗定位。最后对粗定位图进行二次颜色分割得到车牌区域的信息利用投影法精确定位出车牌。实验结果表明该方法效果较好。

车牌识别中的颜色分析

车牌识别在交通系统中有着许多应用。用计算机和CCD摄像头识别出汽车牌照号码的车牌识别系统,已经广泛应用到高速公路不停车收费,车辆检测,停车场监控与管理,路面行驶车辆监控等犤1犦应用中。文章提出了一种在车牌识别中进行颜色分析的方法。这种颜色分析方法可以高效地去除错误的候选车牌区域。

某车型车身面漆色差分析

随着轿车市场竞争的日趋激烈,用户对轿车的品质要求越来越高,顾客不仅仅关注轿车的安全性、舒适性、防腐性能等,而且对轿车产品外观质量也变得越来越挑剔,要求车身与外装饰件(前后保险杠、外后视镜、车门外拉手、外装饰条)目视无色差。本文重点介绍影响色差的几个重要因素,以及在现场生产过程中油漆车身色差的控制方法。

车身涂装套色工艺的降本增效及发展趋势

介绍了汽车涂装套色喷涂工艺降本增效的措施,论述了工艺流程、车身型面对遮蔽的影响以及以EcoPaintJet技术为代表的套色工艺未来的发展趋势。

基于边缘检测与模式识别的车脸识别算法

为了解决当前车辆目标成像效果差且光照干扰强,导致智能系统识别车辆能力不足的问题,提出了基于边缘检测与模式识别的车脸识别算法。首先,基于Lab颜色空间转换与Canny边缘检测,设计车辆前脸区域检测机制,得到车脸区域图像。然后,基于粗糙集描述和Adaboost分类器,对车脸特征完成训练,建立强识别器,准确识别车脸。最后,基于开源图像库Aforge.NET和C#语言实现算法,开发出瀑布结构标准软件系统。实验测试结果显示：与当前车脸识别技术相比,算法拥有更高的准确性与稳定性。

降低轿车涂装换色成本的途径

通过喷涂设备更新与优化,以及管理与观念创新,探讨降低轿车涂装换色成本的途径。

汽车B柱外饰板三色注塑模具设计

以三色产品汽车B柱外饰板为例,在传统的三色注塑模基础上,采用创新性思维,采用了单腔双色成型+旋转双色成型的组合方式进行模具设计,减少了一套动模,自动化生产效率高,大大降低了模具成本和人工成本.