汽车外形尺寸检测技术综述
汽车尺寸测量方法
汽车尺寸测量方法汽车尺寸的准确测量对于汽车设计、生产和使用具有重要意义。
正确的尺寸测量可以帮助设计师更好地设计汽车外观和内部空间，生产厂家可以更精准地制造汽车零部件，而用户也可以更方便地选择适合自己需求的汽车。
因此，汽车尺寸的测量方法显得尤为重要。
首先，我们来看看汽车长度的测量方法。
通常情况下，汽车的长度是指车身的整体长度，包括前后保险杠在内。
测量汽车长度的方法可以采用测量车身前后保险杠的水平距离，再加上前后悬挂悬臂的长度。
这样可以比较准确地得出汽车的长度数据。
其次，汽车宽度的测量也是非常重要的。
汽车的宽度通常是指车身的整体宽度，包括两侧的外部镜子。
测量汽车宽度的方法可以采用测量车身两侧外部镜子最宽处的水平距离，再加上外部镜子的宽度。
这样可以得出汽车的宽度数据。
除了长度和宽度，汽车的高度也是需要被准确测量的。
汽车的高度通常是指车顶到地面的垂直距离。
测量汽车高度的方法可以采用测量车顶到地面的垂直距离，这样可以得出汽车的高度数据。
此外，汽车轴距的测量也是非常重要的。
汽车的轴距通常是指车轮中心的水平距离。
测量汽车轴距的方法可以采用测量前后车轮中心的水平距离，这样可以得出汽车的轴距数据。
最后，汽车的接近角和离去角也是需要被准确测量的。
汽车的接近角通常是指前保险杠下沿与地面的夹角，而离去角通常是指后保险杠下沿与地面的夹角。
测量汽车接近角和离去角的方法可以采用测量前后保险杠下沿与地面的夹角，这样可以得出汽车的接近角和离去角数据。
总之，汽车尺寸的准确测量对于汽车的设计、生产和使用都具有重要意义。
通过采用合适的测量方法，可以得出准确的汽车尺寸数据，为汽车的相关工作提供重要参考依据。
希望本文介绍的汽车尺寸测量方法对大家有所帮助。
汽车行业汽车领域常见第三方计量检测项目
汽车行业汽车领域常见第三方计量检测工程广电计量杜亚俊汽车行业综述在汽车计量检测技术效劳领域具有10余年行业经验，我们秉承着科学与公正、正确与可靠、快捷与周到的效劳理念，以丰富的专业知识和行业经验为客户提供技术解决方案。
GRGT汽车业务中心致力于为汽车行业提供链提供一站式的多元化效劳，从产品研发、量产前预备到量产后质量管控等时期，向汽车行业提供链提供一站式的多元化效劳，效劳工程如下：●汽车计量校准效劳●汽车化学分析及环保效劳●汽车材料测试效劳●汽车零部件测试效劳●整车测试效劳●汽车认证效劳●培训效劳材料测试随着汽车工业的开展，整车厂对汽车材料的要求也日益严苛。
不管是油漆依旧金属，亦或是其他各类车用材料，拥有完善的实验设备，经验丰富的测试和技术开发团队，关怀您按照国际、国家、整车厂或者是您的特别标准对材料做出最正确的判定。
常规的材料测试产品：高分子材料：塑料、橡胶、化纤制品、涂料、粘合剂金属材料：黑色金属、有色金属非金属材料：无机非金属、天然材料其他材料：化学制品、电类附件汽车材料测试效劳包括：汽车内外饰材料测试化学测试汽车挥发性有机化合物测试禁用物质测试机械性能测试阻燃测试环境老化测试腐蚀测试涂层/镀层特性金属产品范围黑色金属及其合金易切削钢、耐候钢、氮化钢、时效硬化钢、低合金高强钢和热作钢等各类钢材；灰口铸铁、球墨铸铁及合金铸铁等各类铸铁；铬基合金、锰基合金及高温合金等其他各类合金材料。
有色金属及其合金纯铜、黄铜、青铜、变形铝及铝合金、锌基合金、钛基合金、镁基合金和贵金属等测试工程禁用物质测试ELV测试SOC测试REACHC测试石棉测试多环芳烃〔PAHS)测试邻苯二甲酸酯测试VOC测试化学成分分析机械性能测试腐蚀测试禁用物质测试随着汽车产业的迅猛开展，汽车内饰件生产商正寻求更多市场机遇。
从研发、设计到生产，效劳能力覆盖外饰件质量链各个环节，为内饰件生产商的产品质量平安保驾护航，从而赢取快速进进市场、参与全球竞争的市场先机。
三维目标检测综述
三维目标检测综述三维目标检测是现代计算机视觉领域的热门研究方向之一，其主要目的是在三维场景中准确识别出不同种类的物体并确定它们的位置、形状和姿态。
在实际应用中，三维目标检测可以应用于自动驾驶、智能机器人、安保监控等众多领域中。
当前，三维目标检测的研究主要集中在两大类方法上。
一类是基于视觉图像数据，通过深度学习将其转化为点云数据，并在点云上进行处理；另一类是基于传感器采集的点云数据，直接在点云上进行处理。
下面我们将分别阐述这两种方式的研究进展。
基于视觉图像数据的三维目标检测方法基于视觉图像数据进行三维目标检测的方法主要分为两个阶段。
第一阶段是生成点云数据，第二阶段是在点云数据上进行目标检测。
下面我们将分别讨论这两个阶段的主要方法。
1. 生成点云数据的方法在生成点云数据的阶段，一般采用的主要方法是激光雷达和深度学习。
具体如下：（1）激光雷达：激光雷达是一种常用的获取三维点云数据的传感器，在三维目标检测中也有广泛的应用。
然而，由于激光雷达设备成本高昂，使用范围相对有限，因此研究者们也将目光转向了另外一种技术——深度学习。
（2）深度学习：深度学习是近年来计算机视觉领域中的热门技术，其所能解决的问题涉及分类、识别、检测、分割等多个方向。
在三维目标检测中，研究者们通过使用深度学习来生成点云数据，并在此基础上进行目标检测。
比如，PointNet++和PointRCNN就是基于深度学习的方法。
2. 目标检测的方法在点云数据上进行目标检测时，常用的方法有两种，分别是基于传统的局部特征描述子和使用深度学习的方法。
（1）传统方法：传统方法主要包括点特征提取、特征描述子、点匹配、模型匹配等环节。
此方法主要优点在于其速度较快，但容易出现误判。
例如，ROPS是一种常用的点特征描述子；SHOT，FPFH，NARF等是常用的特征描述子。
（2）深度学习方法：深度学习方法是当前目标检测领域中最受欢迎的方法之一。
在点云数据上进行目标检测时，目前已有多种基于深度学习的方法被提出。
现代汽车制造业中的检测技术及其应用
（ 众动 力 总 成 （ 海 ） 限公 司 ， 海 ２ １０ ） 大 上 有 上 ０ ８ ７
摘 要 ： 述 了 检 测 技术 在 现代 汽 车 制 造 业 中 的地 位 、 用 及 其 表 现 形 式 和 应 用 前 景 。 通 过 大 量 富 有 代 表 性 的 实 例 表 论 作
明 ． 实 现 汽 车 制 造 业 信 息 化 的过 程 中 ， 用 先进 检测 技 术 的重 要 性 。 在 应 关 键 词 ： 车 制 造 业 ；检 测 技 术 ；应 用 汽 中 图 分 类 号 ：Ｐ Ｔ２ 文献 标 识 码 ： Ａ
维普资讯
汽 车 工 艺 与材 料
・
专题综述 ・
ＡＵＴｏＭ ｏＢＩ ＬＥ ＴＥＣＨ ＮＯＬＯＧＹ ＆ Ｍ ＡＴＥＲＩ ＡＬ
文章 编 号 ：０３ ８ １ （０ ６ ０ — ０ １ ０ １０ — ８７ ２ ０ ）９ ０ ０ — ６
现代汽车 制造 业 中的检 测技术及 其应用
行 业 。随着 市 场竞争 的 日益 激烈 和产 品更新 换代 速 度 的加 快 ， 制造 业 信 息化 的步 伐 也 逐 渐 加快 。但 制 造 业 信 息化 是 一 项 系 统 工 程 ，其 范 畴 涉 及 产 品 开
发 、 产 过 程 、 流 、 销 等 企 业 运 行 中 的方过程 对 总 成本 ％ 而
迄今 ．配置 在生 产线 旁 的工 序 间测 量 台仍 然是
在线 检测 的重 要组 成 部分 ，但所 呈 现 的智能 化模 式
的发 展趋 势 与 以往相 比有 了极大 的 变化 。 除 了必不 可少 的专 用量 规 外 ，过去 占主体 地 位 的采 用直 接显 示方 式 的专 用检 测 器 具／ 备 （ 论 是 机 械 型 、 动 设 无 气 型还 是 电子 型 ） 已难觅 踪 影 。所 有 专 用检 测器 具／ 都 设备 ， 括较 简 单 的手持 式 电子 量规 （ 规 、 包 卡 塞规 、 环 规等 ） 的输 出信 号都 已不 再 作为显 示 之用 ， 而是 进人
基于机器视觉的尺寸测量应用综述
基于机器视觉的尺寸测量应用综述机器视觉是一种将图像处理和模式识别技术应用于自动化检测和测量的方法。
尺寸是指物体在空间中的长度、宽度、高度等物理量，尺寸的测量应用是机器视觉应用的重点之一。
本文就基于机器视觉的尺寸测量应用进行综述。
（1）尺寸测量应用的基础原理机器视觉的尺寸测量基本原理是通过像素和实际尺寸之间的比例关系实现测量。
在尺寸测量之前，首先需要进行像素和实际尺寸的转换。
通常的方法是通过摄像机标定来获得相机的内部参数，包括焦距、主点等参数。
尺寸测量应用的技术难点主要包括以下几个方面：①测量精度：对于工业生产中对尺寸要求较高的应用，需要达到高精度的尺寸测量。
而且由于图像采集过程中会出现噪声等因素的干扰，会对测量精度产生影响。
②特征提取: 尺寸的测量需要先提取出物体的边缘和其他特征，而不是整个物体。
特征提取的准确度和快速性直接影响到尺寸测量的精度和效率。
③测量环境: 尺寸的测量受到环境因素的影响。
例如，在强烈的光线下或反光的表面上，会降低测量的准确度。
随着机器视觉技术的发展，尺寸测量应用得到了很大的进展。
尺寸测量应用主要分为两个方向：精度和效率。
①提高测量精度: 在精度方面，为了提高尺寸测量的精度，人们使用了更高分辨率的摄像头和更好的图像算法。
例如，通常使用的算法是基于边缘检测和边缘匹配的算法，是目前精度比较高的一种算法。
②提高测量效率：在效率方面，人们不断尝试使用更快、更简单的算法来实现快速的尺寸测量。
例如，特征点提取法和物体模板匹配法，可以在短时间内快速地提取特征和匹配物体。
尺寸测量应用可以应用于各种不同领域。
以下是一些尺寸测量的应用领域：①制造业: 尺寸测量在制造业中使用广泛。
例如，测量机配合机器视觉可以完成工件尺寸的测量、质量检测和快速计算。
②医疗: 机器视觉尺寸测量可以用于医疗器械的设计和制造中，如人工关节和牙科器具。
③建筑: 在建筑领域中，机器视觉尺寸测量可以用于建筑结构的检测和量化，如土木工程、桥梁和隧道测量。
汽车检测与维修技术论文
汽车检测与维修技术研究摘要随着汽车产业的不断进步和车辆保有量的急剧攀升，汽车检测与维修技术愈发成为确保行车安全、优化性能表现及延长车辆寿命的核心要素。
本研究广泛覆盖了该领域当前的实践状况与未来趋势，深度聚焦于外观检测、性能测试等关键技术手段，并细致剖析了故障诊断策略、零部件的科学更换与精细修复流程，以及维修质量管理体系。
结合文献调研与实例剖析，本研究阐述了汽车检测与维修技术在现代维修行业中的实践应用与重要价值，尤其是在提升维修速度、确保服务品质和增强用户满意度方面的突出贡献。
汽车检测技术正不断进化，趋向于更高的精确性、效率及智能化水平。
诸如智能诊断系统和无损检测技术等前沿科技的融入，不仅极大增强了检测的精确度，还实现了检测流程的高效飞跃。
维修技术的持续革新，则确保了故障诊断的即时性和精确度大幅提升，与此同时，零部件的更换与修复工艺日臻完善，精准且高效。
此外，通过建立健全的维修质量控制体系，加大对维修人员的技能培训与管理力度，并严格执行质量监管及评估机制，汽车行业成功巩固了维修服务的品质与可靠性基石。
汽车检测与维修技术在发展过程中也面临一些挑战，如检测设备成本高、故障诊断准确性有待提升、维修质量参差不齐等问题。
为解决这些问题，本文提出了加强技术研发与创新、推动智能化检测设备的普及与应用、提升维修人员专业素养及加强行业监管等策略建议。
展望未来，汽车检测与维修技术将继续向智能化、自动化、网络化方向发展，为汽车工业的持续发展提供有力支持。
关键词：汽车检测；汽车维修；技术研究；智能诊断；维修质量目录摘要 (1)第一章引言 (4)1.1 研究背景与意义 (4)1.2 国内外研究现状 (5)1.3 研究内容和方法 (6)第二章汽车检测技术 (8)2.1 外观检测技术 (8)2.2 性能检测技术 (9)2.3 检测设备与发展趋势 (10)第三章汽车维修技术 (12)3.1 故障诊断技术 (12)3.1.1 听声辨位技术 (12)3.1.2 仪器检测技术 (12)3.1.3 故障诊断流程 (12)3.1.4 故障诊断技术的发展趋势 (13)3.1.5 故障诊断技术的挑战与应对 (13)3.2 零部件更换与修复 (13)3.3 零部件更换与修复的重要性与策略 (13)3.3.1 零部件更换的重要性 (14)3.3.2 零部件修复的可能性与价值 (14)3.3.3 零部件更换与修复的策略 (14)3.4 维修质量保障 (15)3.4.1 维修质量管理体系的建立 (15)3.4.2 维修人员的培训和管理 (16)3.4.3 质量监督和评估工作 (16)第四章汽车检测与维修技术应用案例 (18)4.1 案例选择与背景 (18)4.1.1 案例一：乘用车制动系统故障诊断与修复 (18)4.1.2 案例二：商用车发动机维修与性能提升 (18)4.1.3 案例三：新能源汽车电池系统维护与故障诊断 (19)4.2 技术应用过程 (19)4.2.1 初步检测 (20)4.2.2 故障诊断 (20)4.2.3 零部件更换与修复 (20)4.2.4 性能验证与调试 (21)4.2.5 维修记录与跟踪 (21)4.3 效果评估与改进建议 (21)4.3.1 评估方法与指标 (21)4.3.2 评估结果与分析 (22)4.3.3 改进建议与优化措施 (22)第五章结论与展望 (24)5.1 研究结论 (24)5.2 汽车检测与维修技术的关键突破与未来方向 (24)5.3 存在问题与挑战 (25)5.3.1 检测设备的局限性 (25)5.3.2 故障诊断技术的挑战 (26)5.3.3 维修质量的保障难题 (26)5.3.4 客户需求的多样化与快速变化 (26)5.3.5 跨行业合作与资源整合的困难 (26)5.4 解决方案与策略 (27)5.5 未来发展方向 (27)5.5.1 智能化与自动化的检测技术 (27)5.5.2 网络化与远程监控 (28)5.5.3 绿色维修与循环经济 (28)5.5.4 个性化定制与维修服务 (28)5.6 面临的挑战与应对策略 (29)5.6.1 技术更新与人才培养 (29)5.6.2 数据安全与隐私保护 (29)5.6.3 政策引导与法规建设 (29)第一章引言1.1 研究背景与意义随着汽车工业的快速发展和汽车保有量的持续增加，汽车已经成为现代社会不可或缺的交通工具。
轿车车体装配偏差研究方法综述
上了世 界 先 进 水 平 ，逐 面向车体制造过程的装配偏 受 力 有 关 ，各 偏 差 差源 对 综 现车体 装配过 程监 控 的基础 ，
合偏差的影响系数代数和 为 检测 方法决定 了车体 装配过程
检测样 具是７ 年代前广 泛 ０
车体 装 配 是 一 个 多 薄 板 １ ，零件 并联 装配 后 的综 合偏 监控的精确 和有效性。 ｌ 生
世 界 知 名 汽 车 制 造 企 平 均 在 －３ 以 上 ，远 远 干 涉 预 测 车 体 制 造 偏 差 ，确 小于 零件 的 自身偏差 。 － ｍ ／ ｍ －
际性合并不断加剧着 落 后 于 世 界 先 进 水 平 ， 为振 定 各 个 装 配 偏 差 源 对 车 体 综
市场 的 竞 争 ，开 展 轿 车 兴 民 族 轿 车 工 业 ，迫 切 需 要 合 制 造 偏 差 的贡 献 率 ，进 行 配 的载 体 ，对 车 体 装配 质 量 制造 尺 寸 偏 差 控 制 研 究 开 展 控 制 车体 制 造 偏 差 的研 车 体 装 配 偏 差 控 制 奠定 了理 具 有 致 关重 要 的作 用 。正 确 或为 工 业 界 和 学 术 界 的 究。
司 之一 。 题
论基础 。
设 计 的 夹具 应 具 有 良好 的形
轿车 车体 （ 白车 身） 常 即 通
焊接是轿车车身装配的主 面 定 位 能 力 、正 确 的定 位 点
Ｅ 制 造 偏 差 是 在 全 球 是 由３ ０ ５ ０ 薄板 冲压 件 要 形 式 ， 尤其 是 点焊 ，轿 车 和 夹具 类型 ，保 证 夹具 形 闭 体 ０～０个 钊造 企 业 普遍 存 在 的 质 在５ ～ ０ ０ ９ 个装配站上焊装而 车 身平 均 有 ３ ０ ～ ０ ０ ０ ０ ５ ０ 个焊 合 、力闭合及 自锁特征 。 题 ，直 接 影 响 到 车体 风 威 ，基 于 薄 板 冲 压 件 易 变形 点 。 因此 ，车 体 焊 接 装 配过
汽车鉴定的知识点总结
汽车鉴定的知识点总结一、外观检查1. 车身外观：主要检查车身是否有凹陷、刮痕、褶皱等情况，尤其关注车身是否有修补痕迹和颜色是否一致。
2. 灯光系统：检查前后大灯、示宽灯、刹车灯、转向灯等是否正常，是否有损坏或者漏光的情况。
3. 轮胎和轮毂：检查轮胎的花纹深度、磨损情况，以及轮毂是否有划痕或者变形。
4. 钢板件：对车辆的钢板件进行检查，看是否有生锈或者损坏的情况。
二、底盘检查1. 刹车系统：检查刹车片、刹车盘和刹车油是否正常，是否有漏油或者打滑情况。
2. 悬挂系统：检查车辆的悬挂系统是否有异响或者漏油的情况，是否有松动、弯曲或者磨损。
3. 车轮定位：检查车轮是否有偏移、异响或者抖动的情况，对车轮定位进行调整，保证行驶的稳定性和舒适性。
三、发动机检查1. 引擎盖：打开引擎盖检查发动机是否有漏油、渗油或者异味，检查发动机舱的整洁度。
2. 发动机参数：通过诊断仪器进行检测，获取发动机的动力、转速、温度、油耗等参数。
3. 发动机声音：发动机启动后，仔细听发动机的工作声音，是否有异常响声或者异响。
四、内饰检查1. 座椅和内饰：检查汽车座椅的材质、皮革、织物是否有破损、污渍或者变形，检查仪表盘、中控台、车门饰板等内饰的完整性和清洁度。
2. 空调和音响系统：检查空调制冷、制热效果，音响系统的声音清晰度、音质等。
五、行车记录1. 行驶证和保险单：检查车辆的行驶证和保险单是否齐全、真实有效。
2. 维修记录：查看车辆的维修记录，了解车辆的保养情况和维修历史。
六、路试检查1. 车辆的启动：尝试冷启动和热启动，检查启动速度和声音。
2. 行驶性能：测试车辆的加速性能、刹车性能、转向灵活性等。
以上是汽车鉴定的一些知识点总结，通过对汽车外观、底盘、发动机、内饰、行车记录和路试的检查，可以全面了解汽车的技术状况和使用状况，为购车、保险理赔、车辆交易等方面提供合理的参考依据。
汽车检测可行性研究报告
汽车检测可行性研究报告一、研究背景汽车在我们日常生活中扮演着重要的角色，而汽车的安全性、性能和环保性等方面，一直是人们关注的焦点。
为了确保车辆在道路上行驶的安全，以及降低车辆故障的风险，汽车检测技术越来越受到重视。
本研究将以汽车检测可行性为课题，探讨汽车检测技术的发展现状、存在问题及发展趋势，为汽车行业提供参考依据。
二、文献综述1.汽车检测技术的发展现状汽车检测技术是指通过对车辆的各项参数进行实时监测和分析，及时发现车辆存在的问题，并进行修复。
目前，汽车检测技术主要包括车辆诊断仪、智能驾驶辅助系统、车辆远程监控系统等。
这些技术的出现，为提高汽车的安全性、性能和环保性提供了有效手段。
2.汽车检测技术存在的问题尽管汽车检测技术在不断的发展和完善，但在实际应用中还存在一些问题。
首先，车辆检测设备成本较高，限制了普及和推广。
其次，现有的检测设备在精准度和稳定性方面还有待提高，存在一定的误判和漏检情况。
此外，汽车检测标准尚不统一，不同的厂家和地区制定的检测标准存在差异，影响了检测结果的准确性。
3.汽车检测技术的发展趋势随着车辆智能化水平的不断提高，未来汽车检测技术将更加智能化和自动化。
智能驾驶辅助系统、车辆远程监控系统等将会成为汽车检测的重要手段。
同时，人工智能技术的应用也将为汽车检测提供更多的可能性，实现车辆的自动检测和维护。
三、研究方法本研究将采用文献综述和案例分析的方法，对汽车检测技术的发展现状、存在问题及发展趋势进行分析。
通过收集相关文献资料和实地调研，了解汽车检测技术的最新进展和应用情况，全面评估汽车检测的可行性，并提出相应的建议和措施。
四、研究结论1.汽车检测技术在提高车辆安全性、性能和环保性方面具有重要意义，值得进一步研究和推广。
2.当前汽车检测技术存在着一些问题，如设备成本高、准确性不高等，需要进一步完善。
3.未来汽车检测技术将朝着智能化、自动化方向发展，人工智能技术将为汽车检测提供更多的可能性。
深度学习目标检测方法综述
深度学习目标检测方法综述一、本文概述随着技术的快速发展，深度学习在诸多领域，特别是计算机视觉领域，展现出了强大的潜力和应用价值。
目标检测作为计算机视觉的核心任务之一，旨在识别图像或视频中所有感兴趣的目标，并为每个目标提供精确的边界框。
这一技术在自动驾驶、安全监控、智能零售等多个领域有着广泛的应用前景。
本文旨在对深度学习目标检测方法进行全面的综述，总结其发展历程、主要方法、性能评估以及未来趋势。
本文将回顾目标检测技术的历史演变，从早期的传统方法到基于深度学习的现代方法。
接着，重点介绍基于深度学习的目标检测算法，包括R-CNN系列、YOLO系列、SSD等主流方法，并详细分析它们的原理、优缺点及适用场景。
本文还将讨论目标检测任务中的关键挑战，如小目标检测、遮挡目标检测、多目标检测等，并探讨相应的解决策略。
在性能评估方面，本文将介绍常用的目标检测数据集和评价指标，如PASCAL VOC、COCO等，并对比不同方法在这些数据集上的表现。
本文将展望深度学习目标检测技术的未来发展方向，包括算法优化、模型轻量化、实时性能提升等方面，以期为相关领域的研究者和实践者提供参考和启示。
二、深度学习目标检测算法发展历程深度学习目标检测是计算机视觉领域的一个重要研究方向，它旨在通过深度学习技术自动识别和定位图像中的目标对象。
自2014年以来，深度学习目标检测算法经历了飞速的发展，从最初的R-CNN到现如今的YOLO、SSD等先进算法，不断刷新着目标检测的准确性和实时性。
早期，深度学习目标检测主要基于Region Proposal的方法，如R-CNN （Region-based Convolutional Neural Networks）系列算法。
R-CNN 通过选择性搜索（Selective Search）算法生成候选区域，然后对每个候选区域进行卷积神经网络（CNN）的特征提取和分类，实现了目标检测的初步突破。
然而，R-CNN存在计算量大、训练复杂等问题，后续研究在此基础上进行了一系列改进，如Fast R-CNN和Faster R-CNN。
3d目标检测方法研究综述
3d目标检测方法研究综述随着计算机视觉技术的不断发展，3D目标检测技术也逐渐成为研究热点。
3D目标检测技术是指通过计算机视觉技术对三维场景中的目标进行检测和识别。
本文将从3D目标检测技术的基本原理、研究现状、应用场景等方面进行综述。
一、3D目标检测技术的基本原理3D目标检测技术的基本原理是通过计算机视觉技术对三维场景中的目标进行检测和识别。
其主要流程包括三维数据采集、三维数据处理、目标检测和识别等步骤。
1. 三维数据采集三维数据采集是3D目标检测技术的第一步，其主要目的是获取三维场景中的目标信息。
目前，常用的三维数据采集方法包括激光雷达、结构光、立体视觉等。
2. 三维数据处理三维数据处理是3D目标检测技术的第二步，其主要目的是对采集到的三维数据进行处理和优化，以便于后续的目标检测和识别。
常用的三维数据处理方法包括点云滤波、点云配准、点云分割等。
3. 目标检测和识别目标检测和识别是3D目标检测技术的核心步骤，其主要目的是对处理后的三维数据进行目标检测和识别。
常用的目标检测和识别方法包括基于深度学习的方法、基于传统机器学习的方法等。
二、3D目标检测技术的研究现状3D目标检测技术已经成为计算机视觉领域的研究热点之一。
在3D 目标检测技术的研究中，基于深度学习的方法是目前最为流行的方法之一。
其中，基于深度学习的3D目标检测方法主要包括PointNet、PointNet++、VoxelNet、SECOND等。
1. PointNetPointNet是一种基于点云的深度学习方法，其主要思想是将点云看作是一个无序的点集合，通过对点云进行全局池化操作，将点云转换为一个固定长度的向量，然后通过全连接层进行目标分类和检测。
2. PointNet++PointNet++是PointNet的改进版，其主要改进是引入了层次化的点云分割和特征提取方法，可以更好地处理复杂的三维场景。
3. VoxelNetVoxelNet是一种基于体素的深度学习方法，其主要思想是将点云转换为三维体素网格，然后通过卷积神经网络进行目标检测和识别。
车辆检测技术发展综述
重 要 组 成 部 分 ，是 用 仪 器 和 设 备 对 上 线 被 检 车 辆 性 能 进 行 定 量 检 测 的补 充 。外 观检 测 大 部 分 项 目是 定 性 检视 ． 某 些 有 定量 要 对
求 的项 目需 要 借 助如 钢 卷 尺 、 板 尺 等 一 般 的 器 、 具 进 行 必 要 钢 量 的 测 量 。根 据 外 观 检 查 和 测 量 的结 果 ． 照 国 家 或行 业 的有 关 标 对 准 限 值 。 出 正 确 的 外 观 检 测 结 论 ． 而 对 整 车 的技 术 状 况 性 能 得 从
项 检 测 的种 类 有 很 多 ． 为 保 障 车 辆 安 全 行 驶 性 能 的制 动 检 测 、 车 测 试 范 围也 越 来 越 宽 ．从 传 统 的计 量 仪 器 到 各 种 专 用 测 试 设 有 侧 滑 检 测 、 轮 动 平 衡 检 测 、 轮 定 位 检 测 ： 保 证 仪 器 工 作 正 备 ， 单 一 测 试 到 综 合 测 试 ． 用 汽 车 测 试 技 术 和手 段 趋 向 智 能 车 车 有 从 专 常 的 灯 光 检 测 、 动 机 检 测 ： 保 证 环 境 污 染 最 小 的废 弃 检 测 、 化 、 统 化 。例 如 将 液 压 系 统 与 计 算 机 技 术 、 息 技 术 和 智 能 技 发 有 系 信 噪声监测 、 耗检测 ， 油 此外 ． 有 轴 质量 检 测 、 还 功率 检测 等 等 目 术 相 结 合 出现 了 基 于 液 压 装 置 信 息 检 测 的 故 障 检 测 与 诊 断 技 ２ ． 车 综 合 性 能 外 观 检 测 ２汽 术 ， 工作 原 理 及 过 程 如 图 ２所 示Ⅲ 其 汽 车 综 合 性 能外 观 检 测 是 汽 车 检 测 过 程 中 不 可 缺 少 的一 个
工业无损检测技术综述
工业无损检测技术综述工业无损检测技术指的是在不损坏检测对象的情况下，通过一系列的物理学原理和技术手段，对检测对象进行全面、准确和有效的检测。
随着科技的不断进步和工业生产技术的不断升级，无损检测技术在工业中得到了广泛的应用。
本文将从主要的无损检测技术种类、应用领域、技术进展与未来趋势等几个方面，进行系统的综述分析。
一、主要的无损检测技术种类1.超声波检测技术超声波检测技术是一种基于声学原理的无损检测技术，它利用超声波在材料中传播的时间、强度、方向和反射等特点，对材料内部的缺陷、裂纹、壁厚和硬度等进行测量和分析。
超声波检测技术已经广泛应用于航空航天、轨道交通、石油化工、核工业、钢铁冶金、电力电力等领域。
2.磁粉检测技术磁粉检测技术是一种利用磁场线路和铁磁性材料之间的相互作用，侦测器出材料表层裂纹、缺陷的一种无损检测技术。
它对磁性、高导磁率的材料非常适用，例如钢材、铸铁、铝合金等。
应用于机械加工、钢铁、汽车、电力等行业。
3.涡流检测技术涡流检测技术是一种利用电磁感应原理进行检测的无损检测技术，它可以检测金属表面缺陷、异物等，并且可以对材料的导电性和磁性进行测量。
涡流检测技术广泛应用于航空航天、铁路、船舶、机械加工、电子、半导体和电力等行业。
4.X射线检测技术X射线检测技术是一种基于电磁辐射的无损检测技术，它利用X射线穿透性强的特点，对材料的内部缺陷、异物、尺寸和材质等进行快速、准确地检测分析。
X射线技术广泛应用于机床、汽车、飞机、石油化工、医疗和航空航天等领域。
二、应用领域1. 航空航天领域在航空航天领域，无损检测技术被用于飞机、航天器、导弹、火箭等航空器的检测，可以检测材料内部的缺陷、裂纹、疲劳等问题，以确保飞机的安全運行。
2. 大型设备检测在石油、化工、电力等领域，无损检测技术被广泛应用于大型设备的检测，例如炉子、锅炉、换热器、压力容器、管道等，可以检测这些设备的内部裂纹、泄漏、腐蚀等问题。
3. 机械制造领域在机械制造领域，无损检测技术可以检测机械零件的尺寸、形状和材料等参数，以确保产品符合要求，并能够检测零件内部缺陷、裂纹和疲劳，以确保产品的质量和使用寿命。
基于机器视觉的尺寸测量应用综述
基于机器视觉的尺寸测量应用综述机器视觉技术在工业、质检、医疗等领域都得到了广泛应用。
其中，尺寸测量是机器视觉应用中的一项重要内容。
尺寸测量主要是指对物体各个尺寸参数的测量量化，如长度、宽度、高度、曲率、直线度等。
尺寸测量是机器视觉应用的关键技术之一，其测量结果同时也直接影响到机器视觉应用的成果。
因此，如何进行准确的尺寸测量一直是机器视觉的研究热点。
本文主要就近年来国内外关于基于机器视觉的尺寸测量应用的研究现状进行综述。
一、基于光栅投影的尺寸测量光栅技术和轮廓投影技术是常用的实现光计测量的方法，其中光栅技术的基本原理是将频率已知的光干涉图样通过光透镜成像后投射在被测物体上，得到被测物体表面的精确坐标，再利用相应的算法实现长度、角度等参数的测量。
光栅尺寸测量方法主要包括激光光栅测量法、基于LCD光栅的尺寸测量法、基于DMD光栅的尺寸测量法等。
其中基于DMD光栅的尺寸测量法被广泛应用于三维成像重建，其优点是没有机械移动元件，不影响测量精度，也无需维护和校准。
基于三角测量的尺寸测量主要通过对物体三维坐标的计算和对相机外参的求解，从而得到物体的实际尺寸。
三角测量技术实现非常灵活，可以通过结构光、边缘匹配等方式实现。
其中结构光法应用广泛，可以实现轮廓、表面等形状的三维重建。
近年来，深度学习技术在机器视觉领域迅速发展，并且已经在图像分类、目标检测、图像分割等领域中取得了显著的成果。
同时，利用深度学习技术实现尺寸测量的研究也逐步展开。
其中，通过改进传统卷积神经网络结构和损失函数，结合高精度传感器数据，实现对目标物自由形状区域尺寸的测量，成为当前研究的热点之一。
这种基于深度学习的尺寸测量方法具有计算量小，快速测量的特点，对不同形状的物体都有良好的适应性。
综上所述，基于机器视觉的尺寸测量现在已经广泛应用于工业、医疗、质检等领域，具有准确、快速、可靠的优点。
虽然不同的尺寸测量方法各有特点，但是在实际应用中，需要根据具体场景和物体特点选择合适的测量方法，以达到更好的测量结果。
汽车检测技术的现状及发展
汽车检测技术的现状及发展摘要：在进入21世纪以来我国汽车工业发展水平不断提升，与此同时相应的通用汽车检测设备和检测技术也得到了进一步的更新和升级。
但与世界汽车工业强国相比，我国的汽车检测技术仍旧未能达到世界先进水准，相关从业人员要结合具体发展状况，明确发展过程当中存在的问题，从制度化和标准化以及测试设备等多个方面进行分析和研究，从而为提高我国汽车检测技术水平创造带来支持和帮助。
关键词：国内现状;汽车检测;发展趋势;引言：随着汽车保有数量的增加，对于我们的汽车行业提出了更高的要求和展望。
汽车行业面临的挑战也随之增加，比如如何提高汽车的安全性能、如何降低碳排放等等。
为了应对这些挑战，测试设备研发工作和生产事业得到了同步发展。
在我国汽车行业与世界汽车发展强国之间的差距得到缩小的同时，仍然存在着不足和待完善之处。
例如，一些汽车企业在技术研发方面还存在短板，也有部分车辆检测机构的设备和技术水平不够先进。
因此，我们需要在技术上不断推陈出新，不断提高自身的技术水平，以满足市场需求。
1我国当前汽车检测技术的整体状况1.1迈向标准化的发展方向一直以来，针对汽车的检测工作大多会采用人工检查和诊断方法，所采用的检测技术存在较大的滞后性，未能建立起标准化的车辆检测体系，这不但会让检测工作整体效率大打折扣，还让车辆检测成本大幅度增加，检测工作整个过程也存在诸多的不确定性因素，无法为车辆持续稳定安全行驶带来良好的技术支持。
事实上，我国汽车工业从以往的连锁经营和持续扩张模式，逐步转化为当今的四合一商业模式，与此同时相应的车辆识别技术也得到了飞速的进步，在此过程当中标准化水平不断提高。
截至2020年，我国已建立了标准化的车辆检验管理制度，采用了多种机动车安全检测技术工具和方法，这代表着我国汽车检测事业逐步迈向标准化方向发展，这对于我国汽车检查检测效率和品质的提升来说具备划时代意义。
1.2与汽车工业发展强国来说仍旧存在不足大多数发达国家的汽车工业起步时间较早，生产体系和车辆检测技术较为成熟，但我国的汽车工业发展起步较晚，相应的车辆识别技术仍旧存在较大的滞后性，车辆检测识别行业技术理念更新过于缓慢，这对于我国汽车工业高速发展来说是极为不利的，也为汽车检测技术的不断更新创造了巨大的改进空间。
车辆检测技术发展综述
车辆检测技术发展综述A summary of Vehicle Detecting TechnologyYANG Yue1, Chen Li-xin2(1、School of Technology, Beijing Forestry University，2、Public Security Bureau and the traffic police brigade)Abstract:As closely related transportation for people"s outing,vehicle"s safety has gained populated attention.The essay uses vehicle detecting technology as a clue,discussing the birth,development both abroad and at home,and outlook of the vehicle detecting technology.Key words:Vehicle detecting technology；Development车辆行驶的安全性是现阶段人们出行要保障的主要内容之一，为了满足越来越高的安全性能，检测技术在车辆上的应用也越来越先进。
1、车辆检测技术的诞生车辆检测技术是伴随着汽车技术的发展而发展的。
在汽车发展的早期, 汽车检测主要是有经验的专业人员通过眼看、耳听、手摸的方式进行。
随着现代科学技术的进步, 运用各种先进的仪器设备, 安全、迅速、准确地对汽车进行不解体检测, 其发展日趋完善。
中国汽车检测技术的发展也经历了一个渐进的过程。
2、车辆检测技术的发展20世纪中叶，以故障诊断和性能调试为主的单项检测技术及检测设备得到应用，从此，车辆检测技术进入了一个新的发展领域。
从初期的汽车外观检测到60年代出现的光电机、理化机电相结合的设备，汽车检测设备开始往专业化、多功能方向转变；随着计算机技术和信息技术的发展，汽车检测设备向智能化、全自动化、车载自诊断系统（OBD）及汽车故障诊断专家系统阶段，目前车辆检测前沿技术包括虚拟仪器检测技术和汽车专用装置检测技术。
检测技术综述
检测技术综述一、检测技术定义检测技术是指利用物理、化学或生物的方法，对物质进行定性或定量分析，以获取物质的各种性质、组成和变化信息的技术。
检测技术广泛应用于科学研究、工业生产、环境保护、医疗健康等领域。
二、检测技术分类根据检测原理和应用领域，检测技术可以分为以下几类：1.物理检测技术：利用物理原理进行物质性质和状态的检测，如电导率、红外光谱、核磁共振等。
2.化学检测技术：利用化学反应进行物质成分和含量的检测，如色谱分析、光谱分析、质谱分析等。
3.生物检测技术：利用生物学的原理和方法进行生物样品或生物体的检测，如免疫分析、基因测序等。
4.环境检测技术：利用各种物理、化学和生物的方法，对环境中的各种污染物进行检测和分析，如空气质量检测、水质检测等。
5.医学检测技术：利用各种医学设备和仪器，对人体内的各种生理参数和疾病标志物进行检测和分析，如心电图、医学影像等。
三、检测技术原理各种检测技术的原理各不相同，但大致可以分为以下几个步骤:1.信号产生：通过物理、化学或生物的方法，产生与待测物质相关的信号。
2.信号传输：将产生的信号传输到相应的传感器或探测器中。
3.信号转换：将传输过来的信号转换为电信号或其他易于处理的形式。
4.信号处理：对转换后的信号进行放大、滤波、数字化等处理，以便进行后续的数据分析。
5.数据分析：对处理后的信号进行数据分析和解释，得到待测物质的性质、组成和变化信息。
四、常用检测仪器常用的检测仪器包括光谱仪、质谱仪、色谱仪、电化学仪、气体检测仪、水质分析仪等。
这些仪器可以对气体、液体和固体中的物质进行定性和定量分析，并具有自动化、快速和灵敏度高等优点。
车辆再识别技术综述
三、车辆再识别的应用场景及挑 战
1、智能交通
智能交通是车辆再识别的应用场景之一。通过车辆再识别技术，可以实现对交 通违规行为的自动检测和处罚，提高交通管理效率。同时，还可以通过对道路 拥堵情况的监测和分析，优化交通信号灯的控制策略，提高道路通行效率。然 而，智能交通领域的应用面临着数据隐私和安全等问题，需要采取相应的措施 来保护个人隐私和数据安全。
车辆再识别技术综述
目录
01 一、车辆再识别技术 的概述
02
二、车辆再识别技术 的算法
03
三、车辆再识别的应 用场景及挑战
04 四、总结与展望
05 参考内容
随着社会的快速发展和城了巨大的挑战。为了有效地管理车辆，提高道路安全和交通效率， 车辆再识别技术逐渐成为研究的热点。本次演示将对车辆再识别技术的相关研 究进行综述。
2、基于深度学习的算法
随着深度学习技术的不断发展，基于深度学习的算法也逐渐应用于车辆再识别 领域。该算法主要是通过训练大量的车辆图像数据，来学习车辆的特征表示和 分类器。常用的深度学习算法包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络 （RNN）、支持向量机（SVM）等。基于深度学习的算法可以自动地学习车辆 的特征表示，具有较高的准确性和鲁棒性，但需要大量的训练数据和计算资源。
五、结论
车辆识别技术作为当今社会的重要技术之一，已经在智能交通、自动驾驶、车 辆安全、智慧城市等多个领域得到广泛应用。随着科技的不断发展，未来还将 有更多的应用场景等待着我们去探索和开发。在这个过程中，需要我们不断研 究和创新，以提高车辆识别技术的性能和适应性，为社会的进步和发展做出更 大的贡献。
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3、智能停车
智能停车是车辆再识别的另一个应用场景。通过车辆再识别技术，可以实现自 动化的停车位管理和寻车功能。例如，在停车场中，可以通过对进出车辆的识 别和管理，实现自动化的停车位预约、收费和寻车等功能。然而，智能停车领 域的应用面临着数据安全和隐私保护等问题，需要采取相应的措施来保护个人 隐私和数据安全。
车辆长度测量方案
车辆长度测量方案
车辆长度测量是一项重要的工作，它需要精确地测量车辆的长度来保证交通道路的安全性和实现道路交通管理的需求。
本文将介绍一个基于激光雷达的车辆长度测量方案。
1. 激光雷达原理
激光雷达是通过发射激光束并测量激光束的返回时间来测量物体的距离和位置的一种技术。
它可以快速、高精度地测量远程物体的距离、速度和方向等信息。
在车辆长度测量中，激光雷达可以扫描车辆外形并测量车辆的长度。
2. 车辆长度测量方案
车辆长度测量方案基于激光雷达进行设计，可以分为以下几个步骤：
2.1 安装激光雷达
首先需要安装激光雷达，以便能够扫描车辆外形并进行测量。
激光雷达应该安装在车辆经常经过的位置，并且需要保证固定稳定以保证测量精度。
2.2 进行扫描
一旦激光雷达安装好，就可以开始对车辆进行扫描。
当车辆经过激光雷达时，雷达发射激光束并扫描车辆的外形，然后测量激光束到达车辆各部位的时间，从而获得车辆的长度。
2.3 数据处理
测量到的数据需要进行处理和分析，以获得所需的车辆长度信息。
数据处理可以采用计算机程序进行自动化处理，也可以采用人工分析的方式进行处理。
2.4 输出结果
最后，根据数据处理的结果，输出车辆的长度信息。
可以将长度信息直接显示在计算机屏幕上，也可以输出成文件或者通过网络传输。
3. 总结
本文介绍了一个基于激光雷达的车辆长度测量方案，该方案可以快速、高精度地测量车辆的长度，为交通道路的安全性和实现道路交通管理的需求提供了有力的支持。
汽车配件检测报告
汽车配件检测报告引言汽车配件作为构成汽车的重要组成部分，其质量的好坏直接影响到汽车的安全性和性能。
为了保证车辆的正常运行和乘客的安全，对汽车配件进行检测是必不可少的。
本文将介绍汽车配件检测的步骤和重要性。
步骤一：外观检查首先进行的是外观检查，目的是检查配件的表面是否有明显的损伤、划痕或者其他质量问题。
外观检查可以通过肉眼观察或者辅助工具，如放大镜或显微镜进行。
如果发现了任何问题，应及时记录并标记。
步骤二：尺寸测量尺寸测量是汽车配件检测中的重要步骤之一。
通过测量配件的尺寸，可以判断其是否符合设计要求。
尺寸测量可以使用测量工具，如卡尺、游标卡尺或激光测距仪等。
通过与设计图纸进行对比，可以确定是否存在尺寸偏差。
步骤三：材料检测材料检测是为了确认配件所使用的材料是否符合标准和要求。
常用的材料检测方法包括化学分析、金相分析和力学性能测试等。
化学分析可以确定材料的成分和含量，金相分析可以观察材料的组织结构，力学性能测试可以测试材料的硬度、强度和韧性等。
步骤四：功能测试功能测试是为了验证配件的功能是否正常。
根据不同的配件类型，功能测试可以采用不同的方法。
例如，对于刹车片，可以通过制动测试来验证其制动效果；对于灯具，可以通过电气测试来验证其照明效果。
功能测试的目的是确保配件在使用过程中能够正常工作。
步骤五：耐久性测试耐久性测试是为了评估配件在长时间使用后的性能稳定性和寿命。
通过模拟实际使用条件，如振动、温度变化和湿度等，可以测试配件的耐久性。
耐久性测试可以通过使用专门的测试设备进行，或者使用特定的测试方法来模拟实际使用条件。
结论汽车配件的检测是确保汽车质量和安全性的重要环节。
通过外观检查、尺寸测量、材料检测、功能测试和耐久性测试等步骤，可以全面评估配件的质量和性能。
只有经过严格的检测和验证，才能保证配件的安全可靠性，为车辆的正常运行提供保障。
参考文献[1] 张三, 李四. 汽车配件检测技术综述. 机械工程学报, 2020, 52(6): 100-110.[2] 王五, 赵六. 汽车配件耐久性测试方法研究. 汽车工程学报, 2019, 48(3): 200-210.。
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汽车外形尺寸检测技术综述
作者：王芳芳马梨封志佼
来源：《河南科技》2018年第12期
摘要：汽车外形尺寸检测技术是一种大尺寸检测技术。
通过获得汽车的外形尺寸信息能自动辨别汽车是否存在超限超载和非法改装等问题，进而为汽车整车尺寸参数检测、汽车车型智能分类、在用汽车变形检测等提供重要的研究依据。
本文通过对汽车外形尺寸检测技术领域的专利检索、标引，分析了该技术领域的申请量、主要申请国、技术发展演进，以便深入了解汽车外形尺寸检测技术的发展状况以及该领域的研究热点。
关键词：汽车；外形；尺寸；检测技术
中图分类号：U462 文献标识码：A 文章编号：1003-5168（2018）12-0057-03
Review of Size Measurement Technology of Vehicle Profile
WANG Fangfang1 MA Li1 FENG Zhijiao2
（1.Patent Examination Cooperation Sichuan Center，State Intellectual Property Office，Chengdu Sichuan 610213；
2.Kunming University of Science and Technology，Kunming Yunnan 650504）
Abstract： Size measurement technology of vehicle profile is a kind of large size measurement technology.By getting the size of the vehicle can identify whether the vehicle is overloading and illegal modification. Then it provides important research basis for size parameters of vehicle measurement，vehicle intelligent classification，deformation detection， ect.By searching and indexing the patent of size measurement technology of vehicle profile，we analyze the patent applications， the main applicant and technology development so that we can make a good knowledge of the technology development of size measurement technology of vehicle profile，and research focus.
Key words： vehicle； profile； size； measurement technology
汽车外形尺寸的测量是汽车管理的一部分，一方面汽车外形尺寸的测量是机动车办理注册登记和年检时的重要项目，另一方面通过对汽车外形尺寸的测量还可识别超高超限的改装汽车，从而限制违法汽车的出行，避免带来交通安全隐患。
因此，汽车外形尺寸的测量技术对于汽车管理来说起到了重要作用。
本文基于汽车外形尺寸检测技术的专利申请作为分析对象，重点分析全球范围内关于汽车外形尺寸检测技术的申请量、技术来源国、技术发展状况等。
1 汽车外形尺寸检测
汽车的外形尺寸主要有长、宽、高、轴距、轮距、前后悬、离地间隙等。
对汽车外形尺寸的测量是指对汽车的外形尺寸进行检测，以判断其是否符合相应的标准。
传统的检测汽车尺寸的方法为使用卷尺、直尺等工具进行人工检测，且多为接触式测量，该检测方法检测精度不高、费时、费力，不能达到快速和自动检测的目的。
因此，针对大尺寸的检测，出现了多种自动化程度高、检测精度好的大尺寸检测技术。
通常对于汽车外形尺寸的测量手段有两种，一种是车辆动，测量仪不动；另一种是车辆不动，测量仪移动。
无论使用哪种测量手段，其主要特点是：对车辆外廓尺寸数据进行采集，将测量的数据与原始数据或标准尺寸进行比较，判断出该汽车外形尺寸是否超出规定要求[1-2]。
2 汽车外形尺寸检测技术专利分析
通过对检索获得的汽车外形尺寸检测技术的专利进行统计与分析，对汽车外形尺寸检测技術所涉及的技术进行分解：机器视觉检测[3]、基于光幕的检测、基于激光测距的检测[4]、基于其他测距原理的检测、基于尺子的检测、接触式三坐标测量机的检测。
对汽车外形尺寸检测技术进行检索，对检索结果进行降噪，再进行人工筛选，最终确定的涉及汽车外形尺寸检测技术的全球专利申请共计1 318项，其来自30多个国家和地区。
2.1 申请量年度分布
图1为汽车外形尺寸检测技术申请量的年度分布图。
从图1中看出，在全球范围内，汽车外形尺寸检测技术专利申请量总体呈上升趋势。
主要包括3个阶段：早在1968年就出现了第一项关于汽车外形检测技术的专利，直到1992年，全球申请量才开始逐渐上升，因此，第一阶段为1968—1992年，该阶段的专利申请量及申请量变化都较小，属于汽车外形尺寸检测技术领域的起步期。
第二阶段是1993—2001年，该阶段的专利申请量进入小幅度的增长时期，属于该领域逐步增长的阶段。
第三阶段是2002—2015年，该阶段专利申请量处于快速增长阶段，这是由于全球汽车保有量的不断增大，使得对于汽车外形尺寸的检测技术的需求量也随之增大的缘故。
这充分说明汽车保有量的增大将会对汽车外形尺寸检测技术带来更大的需要，同时也带来新的要求和挑战。
汽车行业的发展、汽车管理部分的需求、各国对于知识产权的重视程度等各因素都将是推动汽车外形尺寸检测技术发展的重要因素，这也将影响着汽车外形检测技术的专利申请态势的走向。
而对于中国国内的专利申请，国内的相关研究起步较晚，直到1996年才出现关于汽车外形尺寸检测技术的相关专利，但在2005年之后中国国内申请量迅速增长，且越来越与国际申请量接近。
这说明我国对于汽车外形尺寸检测技术的需求量越来越大，且国内的企业及研究机构越来越重视汽车外形尺寸检测技术的研究。
2.2 申请技术来源国
经统计分析得到专利申请的技术主要来源于中国、日本、美国、德国、韩国，该五国的汽车外形尺寸检测技术的专利申请占据了绝大部分的比例，共占据了所有专利申请的89%。
由于日本、美国和德国作为世界三大汽車生产国，其对于汽车外形尺寸检测技术的需要量大，致使其在该领域进行相关的研究是毋庸置疑的。
而对于我国在汽车外形尺寸检测技术领域的专利申请量占比大的原因在于：第一，我国汽车保有量和汽车产销量都在逐年增加，据统计2011年我国的私家车保有量为5 814万辆，而到2015年已经增长到12 435万辆，而2016年中国国内的汽车产销量均超2 800万辆，因此巨大数量的汽车保有量和汽车产销量使得对于汽车检测技术的需要量也越来越大。
第二，我国对于知识产权的重视程度越来越高，鼓励企业、研究机构创新，在“十三五”规划中明确了知识产权工作的发展目标和主要任务，把知识产权工作放在了更加重要的位置。
因此，对于汽车检测技术的需求及国家对与知识产权保护的重视有利地促进了汽车外形尺寸检测技术的专利申请。
2.3 专利技术发展演进
图2是通过对汽车外形尺寸检测技术每个发展阶段进行梳理得到的年代演进图。
从图2可以看出汽车外形尺寸检测技术在发展初期，主要通过接触式检测技术进行汽车外形尺寸的检测，且检测手段较为单一。
1986—1990年这一时期，开始出现基于光幕的非接触式检测技术，使得检测效率得到较大提高，但光幕检测存在测量结果不够直观、设备复杂。
1991—1995年出现了基于视觉的非接触式检测技术，但仅仅是基于相机视觉的测量，还没有出现基于主动视觉的测量技术，但此时的机器视觉技术能够解决光幕测量结果不够直观的问题。
1996—2000年，这一阶段，汽车外形尺寸检测技术的核心技术在于基于激光测距的检测技术，测量方法简
单，测量准确，但是其设备也比较昂贵。
2001—2010年这一时期，主要是基于多目视觉检测的时期。
传统的单目视觉测量技术采用一个相机进行测量只能获得二维平面信息，而多目视觉能够实现三维信息的获取，根据获取的三维信息能够实现对被测物体的三维重建。
2011年以后，随着机器视觉检测技术的发展，汽车外形尺寸检测技术在立体视觉检测方面得到了进一步的发展，研发人员通过采用主动视觉检测技术和立体相机等实现对汽车外形尺寸的立体检测，使得检测精度更高、测量结果的可视化程度更好，更利于三维重建。
3 结论
本文详细梳理了汽车外形尺寸检测技术的分类，对汽车外形尺寸检测技术领域的专利申请量随年度的变化、技术来源国、技术发展趋势进行了分析。
从而可知不论是全球还是我国在汽车外形尺寸检测技术领域的专利申请量近年呈现快速增长的趋势。
该检测技术在日本、美国、德国等汽车生产大国得到了很好的发展，而我国在汽车外形尺寸检测技术方面起步较晚，但近年发展势头良好。
近年汽车外形尺寸检测核心技术为视觉检测技术，我国应在基于视觉的尺寸检测方面加大研究，从而进一步提高汽车外形尺寸检测的智能性、高效性。
参考文献：
[1] 曾志斌，王强兵.漫谈汽车外形尺寸[J].汽车与配件，2005.
[2] 陈玲.汽车外廓尺寸测量仪量值溯源方法研究[J].质量技术监督研究，2014（6）：43-46.
[3] 付志坚.基于双目视觉汽车尺寸测量系统设计及其算法研究[D].石家庄铁道大学，2016.
[4] 禹琳琳.基于激光测距技术的车辆宽高检测系统的设计[J].电子设计工程，2011，19（10）：5.。