事故汽车车身结构扫描的数字化检测系统设计

摘要：在事故车辆修复领域，传统的目视检查方法往往难以全面准确地评估车辆损伤，容易忽略结构性隐患，从而影响修复质量和车辆性能。提出了一种用于汽车车身数字化检测的分析系统，采用三维扫描的方式读取事故汽车的车身结构损伤程度，通过算法的自动分析生成事故汽车车身结构的三维数据，为事故汽车的定损与维修提供了参考性意见。

关键词：事故汽车；数字化检测技术；三维扫描；修复

中图分类号：U472.9  收稿日期：2024-04-10

DOI：1019999/jcnki1004-0226202405033

1 前言

随着社会的不断发展，全球汽车保有量的不断增加，交通事故的发生率呈现出直线上升趋势，车辆发生交通事故之后的定损以及维修工作需要大量的人力物力投入，并且事故汽车损伤的复杂性不断增加，对车辆的结构完整性评估提出了新的挑战。事故汽车车身数字化检测技术的发展根植于数字化制造和信息技术的进步，传统的车身损伤检测通常依赖于经验和手工测量，这不仅费时费力，而且容易出现人为误差。

2 车身数字化的检测技术

21 CCD摄像机测量技术

CCD摄像机测量技术的原理基于CCD（Charge-Coupled Device）图像传感器的光电转换原理为核心，通过将光信号转化为电信号，实现图像的采集和传输，通过采集和处理图像信息来实现对车身表面的高精度测量。

a.确定CCD摄像机的布局和位置，确保其能够全面扫描车身表面。

b.通过激光或光源系统，确保充分照明车身表面，使得CCD摄像机能够准确捕捉到表面的细微特征。

c.利用图像处理算法，对采集到的图像进行校正、配准和去噪，以提高测量精度，测量阶段需要考虑光照条件对图像质量的影响，采取适当的补偿手段。

d.通过与模型匹配或其他测量标准，得到车身表面的数字化数据，用于后续的分析和修复。

22 红外线光幕测量

通过在车辆周边布置红外线发射器和接收器组成的光幕系统，确保其能够完整地覆盖整个车身表面。红外线发射器产生红外光束，沿车身表面形成一道光幕，而接收器则接收目标物体表面反射的红外光信号，并且当车身表面发生形状或结构的变化时，反射光的路径发生变化，通过探测这些变化，可以获取车身表面的形貌信息。除此之外，通过测量反射光的时间延迟或强度等参数，确定目标物体表面各点的空间坐标，该过程通常需要采用高速的红外传感器和精密的时序控制系统，确保测量的实时性和准确性。

3 事故汽车车身结构扫描的数字化检测系统的设计方案

31 整体方案

基于国家标准和实际测量要求，设计了一套事故汽车车身数字化检测系统，以确保高精度和系统可靠性。主要采用二维激光扫描测距仪作为主要测量仪器，系统由三个二维激光扫描测距仪构成，分别用于车辆的宽、高和长度的测量。

在系统布局上，左右两侧各配置一个激光扫描仪用于宽度和高度的测量，而一个激光扫描仪则安装在车辆行驶方向的正前方，负责完成车身长度的测量。通过系统标定，左右两侧的激光扫描仪的扫描平面在理论上相互重叠，形成一个扫描光幕。

在机械结构設计中，将三个激光扫描测距仪安装在前后两个龙门架上，其中前方龙门架上安装一个激光扫描测距仪，位于龙门架中间位置，而后方龙门架上则安装两个激光扫描测距仪，分别位于龙门架的左右两侧。这样的布局设计充分考虑到车辆的不同部分存在不同的轮廓特征，通过前后两个龙门架的配合，能够全面覆盖整个车身，并确保对车辆尺寸的全方位测量。

32 宽度数据确认

车辆的三维宽度检测如图1所示，通过激光扫描雷达来获取车身结构的数据，进而进行宽度数据确认，以帮助评估事故车辆的损伤程度和修复难度。

使用激光扫描雷达进行车身结构扫描。雷达通过发射激光束并测量反射回来的时间来获取车身表面的数据。这些数据可以用来生成车身的三维模型，为后续分析提供基础。在监测区域内，设置左右测距仪以测量车身左右两侧的距离，每一帧数据中，分析左右测距仪的数据，计算车辆的宽度，分别记录左右侧距离车身的最小宽度（WImin和Wrmin），得到的最小宽度可以用来确定车辆在事故中可能受到的损伤程度，以及需要进行的修复工作。

车辆进入监测区域后，激光扫描雷达和左右测距仪开始工作，获取车身结构数据和左右侧距离数据，对从激光扫描雷达和左右测距仪获取的原始数据进行预处理。这可能包括去噪、滤波和数据对齐等步骤，以确保数据的准确性和一致性。得到的宽度数据：

WX=WI-WImin-Wrmin                              （1）

式中，WX为车辆进入检测系统后第X帧时的宽度；WI表示两个激光雷达扫描中心在X方向上的水平距离；WImin为扫描中左侧激光雷达距离车身的最小距离；Wrmin为扫描中右侧激光雷达距离车身的最小距离。

33 高度数据确认

如图2所示，在监测区域内设置激光雷达，对车身结构进行垂直方向的扫描，以获取车身在不同位置上的高度数据，使用激光雷达扫描技术获取车辆车身结构的高度数据。激光雷达通过发射激光束并测量反射回来的时间，可以精确地获取车身表面的高度信息，分析激光雷达扫描得到的数据，计算车身在不同位置上的最大高度和最小高度，以及高度的变化情况。基于分析结果，确认车辆的高度范围，并评估可能存在的损伤或变形情况，有助于确定车辆的整体状况，为后续的修复工作提供依据。

两个激光雷达扫描中心距离地面为HI，应用如下公式计算出车辆的高度：

HX=HI-HXmax                                （2）

式中，Hxmax为车辆在Y轴正方向上在车身上的每一帧中的投影最小值；HI为经过标定后激光雷达扫描位置距离地面的直线距离。

使用激光雷达对车辆进行垂直方向的扫描，将车身结构转化为高度数据，在激光雷达扫描的每个断面中，分析车身高度数据，以确定该断面中车身的最大高度。此外，通过对每个断面的车身高度分析，找出其中的最大高度HXmax，即为车辆在左侧激光测距仪扫描光幕上的最大高度。与此同时，可以结合车身高度数据与其他维度的数据进行综合分析，更全面地评估车辆的损伤情况和结构变化。具体而言，为了确保在一个扫描断面内，左右扫描仪在车辆顶部扫描采集的离散点分布，如图3所示。

34 长度测量

如图4所示，使用激光雷达对车身进行全方位扫描，获取车身的三维数据。首先，在扫描过程中，标记车身的起始点和终点，以确定车身的长度测量范围，对激光雷达扫描得到的原始数据进行处理，包括去噪、滤波和数据对齐等步骤，以确保数据的准确性和可靠性。其次，根据起始点和终点的位置，计算车身的长度，并进行必要的单位转换，以得到最终的长度值，同时确认车身的长度，根据实际情况对其进行评估，以确定可能存在的损伤或变形情况。

35 轮廓绘制

当车辆进入检测系统之后，左右激光测距仪固定在龙门架上的扫描光幕将覆盖整个车身的顶部和侧身，形成一系列完整的扫描横断面。在车身结构三维扫描后上位机的显示界面如图5所示。

车身结构三维扫描的空间坐标系如图6所示。使用激光雷达对事故汽车进行全方位扫描，获取车身的三维点云数据。具体而言，在扫描过程中，根据车宽和车高，建立车辆的坐标系。X轴沿着车宽方向，Y轴沿着车高方向，Z轴则与地面垂直。

根据激光雷达扫描得到的点云数据，在车辆的坐标系中绘制车身轮廓。这可以通过在二维平面上连接点云中的相邻点，形成车辆的轮廓线。在此基础上对绘制得到的轮廓进行数据处理和优化，去除可能存在的噪点和不必要的细节，以获得更加清晰和准确的车身轮廓。

通过车身结构三维扫描空间坐标系的选择，使得整个车身的三维信息能够被统一到一个坐标系内，便于后续的数据处理和分析。

a.对扫描得到的轮廓点数据进行预处理。这包括去除可能存在的噪声点、平滑处理以消除不必要的波动，以及进行数据对齐以确保所有数据点在同一坐标系下。

b.使用数学曲线拟合技术，如最小二乘法或Bezier曲线拟合等，对处理后的轮廓点进行拟合，以获得车身的主要曲线轮廓。这些曲线可以代表车身的侧面、顶部或底部等特征。

c.通过拟合曲线，可以计算出车身的一些重要结构参数，同时可以进一步分析车身的特征，如车身的流线型、凹凸部位、突起或变形等。这有助于评估车身的整体形状和可能存在的损伤情况。

扫描得到的车身每个点的坐标为[xij，yij，zi]，则实体车身[R]的结构参数为：

[R=x11，y11，z1x12，y12，z2…x1n，y1n，znx21，y21，z1x22，y22，z2…x2n，y2n，zn?xn1，yn1，z1xt2，yt2，z2…xqn，yan，zn]         （3）

每个车身扫描断面可以表示为：

[Li=x1i，y1j，zjx2i，y2i，zi?xnij，yni，zi]                            （4）

综上，车身实体[R]可以用所有断面的集合来表示：

[R=L1 L2… Ln]                           （5）

36 损伤评估

基于车身数字化检测的损伤评估方法如下：

步骤1：点云数据获取。

表征车身表面的点云数据可以表示为集合[P]，其中每个点[p（i）]具有三维坐标[（x（i），y（i）]，[z（i））]。

步骤2：表面形貌变化计算。

通过计算相邻点之间的距离或曲率等指标，表征表面形貌的变化。对于点云中的两个相邻点[p（i）]和[p（j）]，其表面形貌变化可用以下公式表示：

[D（p（i），p（j））=]

[（x（i）?x（j））2+（y（i）?y（j））2+（z（i）?z（j））2]     （6）

步骤3：损伤程度计算。

利用表面形貌变化计算损伤程度，可以采用相邻点之间距离的变化率等指标，对于点云中的三个相邻点[p（i?1）、p（i）、p（i+1）]，损伤程度可以表示为：

[Dm（p（i））=D（p（i?1），p（i））+D（p（i），p（i+1））2]     （7）

步骤4：整体损伤评估。

对整个车身进行损伤评估，可以采用各点损伤程度的平均值或加权平均值。整体损伤评估可表示为：

TDm[=1Ni=1NDm（p（i）） ]                     （8）

式中，[N]为点云数据中点的总数。

步骤5：结构性损伤检测。

通过分析点云数据中的区域性密集损伤，可以检测出结构性损伤，可以通过聚类算法或密度分析确定点云中聚集的损伤点，识别结构性损伤区域。

4 结语

本文深入探讨了数字化检测在车身损伤评估的技术方案，通过对车身三维扫描数据的损伤评估，为车辆损伤提供了可量化、结构化的信息。该评估方法不仅直观地呈现了损伤部位的具体情况，而且通过数字化辅助设计，为修复过程提供了科学、精准的方案。

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作者简介：

张家忠，男，1984年生，一级实习指导教师，研究方向为汽车车身修复技术。