浅谈客车车身造型点评专家装置

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目前三维图像处理领域大都利用神经网络的非线性映射特性，将三维图像转化为二维图像进行处理。客车车身主要是由前围、后围、侧围3部分构成。无论从制造工艺还是从视觉感受来看，这3部分相对独立，在几何尺寸上近似正交。因此以该3部分的二维图形组成客车车身的准三维模型是符合实际的。在二维造型评价中以汽车车型平面线框视图作为神经网络的输入样本，以专家对该样本的造型评价作为神经网络的理想输出，对神经网络进行训练。

客车车身造型评价的关键技术整个造型评价专家系统的开发经历收集数据、图形预处理、构建知识库、设计神经网络模型、训练神经网络及软件界面的开发等6个阶段。边缘是图像中相对稳定的信息，受外界条件的影响相对较小。因此需对样本数据的扫描图形作预处理，提取主要的特征线条，组成线框视图作为神经网络的输入数据。本文中采用基于侧抑制竞争原理提取图像边缘的方法，不仅能有效提取图像边缘，而且提取的边缘不移位，克服了一些常用方法提取图像边缘特征存在的不足，并且算法简单，便于实时提取。

知识库的构造神经网络知识库通过学习，从领域专家对具体的样本评价中获取对汽车车身造型的评价经验知识，并将这些知识存储在神经网络中。客车车身造型评价神经网络活动的基础是要有一个好的客车车身造型及专家评分样本集。具体到如何对某个车型进行评价，采用了通行的打分方法，例如根据有经验的专家所构成的评价组对一批有代表性的训练样本评分，把各样本评分的加权平均值作为神经网络的理想输出。通过大量调研及参考国内外客车造型方面的文献资料，选取了20个世界范围内具有一定代表性的客车，作为本次开发的样本库。同时征询客车造型专家的意见后，专门设计了针对车身造型开发样本库的问询评分表。问询表提供样本库中各样本的前、后、侧3个独立二维视图以及整车的三维投影视图作为专家评分的依据。

使神经网络在监督下学习前、后、侧3个独立二维视图与整车造型评分之间的关系。此后利用训练好的准三维造型评价神经网络，可对任一车型的整车造型进行预测评价。基于知识库训练神经网络为了保证设计的网络对噪声不敏感，在样本处理过程中，人为加入一定的干扰，这样叠加了不同的干扰源的样本又成为了新的训练样本。通过这种方法，不仅可以提高软件的鲁棒性，同时增加了训练样本数量，可以保证神经元网络学会辨别带噪声信号的车型数据时，也对原始车身造型有正确的识别。

客车造型评价软件的应用在某款大客车进行车身改型设计时，企业设计人员重点改进发动机通气口的隔栅造型。相关开发人员应用已构建好的基于神经网络的造型评价专家系统评测了改型前后两款客车车身造型，为专家系统评价得分界面的截面图。最后通过综合比较分析，企业确认了改进后的新造型并将其投入实际生产。投产后，市场上反应良好。本文中将ann技术应用于客车车身造型评价的过程中，研究开发了智能化客车车身造型评价专家系统。并将其运用于生产企业的实际车型开发任务中，取得了满意的效果，这表明基于ann的客车车身造型评价专家系统是可行的。

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