最近，端到端场景文本识别已成为一个流行的研究主题，因为它具有全局优化的优点和在实际应用中的高可维护性。大多数方法试图开发各种感兴趣的区域（RoI）操作，以将检测部分和序列识别部分连接到两阶段的文本识别框架中。然而，在这样的框架中， 识别部分对检测到的结果高度敏感（例如，文本轮廓的紧凑性）。 为了解决这个问题，在本文中，我们提出了一种新颖的“Mask Attention Guided One-stage”文本识别框架，称为MANGO，在该框架中无需RoI操作就可以直接识别字符序列。具体而言:
值得注意的是，MANGO自有地适应于任意形状的文本识别，并且仅使用粗略的位置信息（例如矩形边界框）和文本注释就可以进行端到端的训练。实验结果表明，该方法在规则和不规则文本识别基准（即ICDAR 2013，ICDAR 2015，Total-Text和SCUT-CTW1500）上均达到了有竞争力甚至最新性能。
场景文本识别由于其各种实际应用而备受关注，例如发票/收据理解中的关键实体识别，电子商务系统中的产品名称识别以及智能运输系统中的车牌识别。传统的场景文字识别系统通常分三步进行：定位文字区域，从原始图像中裁剪文字区域并将其识别为字符序列。然而尽管这种文本识别模型带来了许多可考虑的问题，例如： （1）错误将在多个单独的任务之间累 （2）维护多个单独的模型的成本很高 （3）该模型难以适应各种应用程序。
因此，提出了许多工作以端到端的方式来最终优化文本识别过程。这些方法通常使用各种兴趣区域（RoI）操作以可微分的方式桥接文本检测和识别部分，从而形成了两阶段框架。粗略地说，早期的端到端方法将轴对齐的矩形RoI用作连接模块。这些方法处理不规则的（例如，透视图或弯曲的）文本实例能力有限，因为这种类型的RoI可能会带来背景或其他文本的干扰。为了解决这个问题，后来的方法（设计了一些形状自适应RoI机制来提取不规则物体。文本实例并将其校正为规则形状。
图1：传统的两阶段文本识别过程和提出的MANGO的图示。 图（a）显示了通过RoI操作连接检测和识别部分的两阶段文本识别策略。 图（b）是一种提出的单阶段文本识别方法，它可以直接输出最终的字符序列。
在两阶段方法中，识别部分高度依赖于定位结果，这就要求检测部分必须能够捕获准确的文本边界以消除背景干扰。因此，训练鲁棒的文本检测模型依赖于准确的检测注释，例如在不规则文本识别中使用的多边形或蒙版注释。自然地，标记这种注释是费力且昂贵的。另一方面，要确保紧紧封闭的文本区域（由检测注释进行监督）对于以下识别任务而言是最佳形式，这并不容易。例如，在图1（a）中，紧密的文本边界可能会擦除字符的边缘纹理并导致错误的结果。 通常，需要手动扩展这些严格的检测结果，以适应实际应用中的识别。 此外，在proposals之后执行带有非极大抑制（NMS）的复杂RoI操作也很耗时，尤其是对于任意形状的区域。尽管（Xing et ）提出了一种单阶段采用字符分割策略的字符级别的识别框架， 但很难扩展到具有更多字符类别（例如汉字）的情况。 它还会丢失角色之间的关键上下文信息。
实际上，当人们阅读时，他们不需要描绘文本实例的准确轮廓。通过视觉注意力关注的粗略文本位置来识别文本实例就足够了。在这里，我们将场景文本识别重新考虑为注意力和阅读的问题，即，一次直接读出粗略注意的文本区域的文本内容。
在本文中，我们提出了一种名为MANGO的“Mask Attention Guided One stage”文本监视程序，称为MANGO，这是一种紧凑而强大的单阶段框架，可直接从图像中同时预测所有文本，而无需进行任何RoI操作。具体来说，我们引入了一个位置感知蒙版注意力（PMA）模块以在文本区域上生成空间注意力，该模块包含实例级蒙版注意力（IMA）部分和字符级蒙版注意力（CMA）部分。 IMA和CMA分别负责感知图像中文本和字符的位置。可以通过位置感知注意力谱直接提取文本实例的特征，而不必进行显式的裁剪操作，这尽可能保留了全局空间信息。 在这里，使用动态卷积将不同文本实例的特征映射到不同的特征谱通道（Wang等人，2020c），如图1（b）所示。之后，应用轻量级序列解码器一次批量生成字符序列特征。
请注意，MANGO可以仅使用粗略的位置信息（例如，矩形边界框，甚至是文本实例的中心点）进行端到端优化，还可以使用序列注释。 受益于PMA，该框架可以自适应地识别各种不规则文本，而无需任何纠正机制，并且还能够了解任意形状的文本的阅读顺序。
本文的主要贡献如下： （1）我们提出了一种名为MANGO的紧凑而强大的一阶段文本识别框架, 该框架可以以端到端的方式进行训练。 （2）我们开发了位置感知蒙版注意力模块，以将文本实例特征生成为一个batch，并与最终字符序列建立一对一的映射。 只能使用粗略的文本位置信息和文本注释来训练该模块。 （3）广泛的实验表明，我们的方法在规则和不规则文本基准上均获得了有竞争甚至最新的性能。
早期场景文本发现方法（Liao，Shi，and Bai 2018; Liao et ; Wang et ）通常首先使用训练有素的检测器来定位每个文本，例如（Liao et ; Zhou et ; He et ; Ma et ; Xu et ; Baek et ），然后使用序列解码器识别裁剪后的文本区域（Shi et ; Shi，Bai和Yao 2017; Cheng et ; Zhan and Lu 2019; Luo，Jin and Sun 2019）。为了充分利用文本检测和文本识别之间的互补性，已经提出了一些工作以端到端的方式优化场景文本发现框架，其中使用了模块连接器（例如RoI Pooling（Ren等人，2015a））在（Li，Wang，and Shen 2017; Wang，Li，and Shen 2019）中，（He等人2018）中使用的RoI-Align和（Liu等人2018）中使用的RoI-Rotate的开发是为了文本检测和文本识别部分。请注意，这些方法无法发现任意形状的文本。 为了解决不规则问题，已经提出了许多最近的工作来设计各种自适应RoI操作以发现任意形状的文本。 Sun等人（2018年）采用了透视图RoI转换模块来纠正透视图文本，但是该策略仍然难以处理弯曲度较大的文本。 （Liao et ）提出了受两阶段Mask-RCNN启发的mask textspotter，用于逐个字符地检测任意形状的文本，但是这种方法会丢失字符的上下文信息，并且需要字符级位置注释。 Qin等人（2019）直接采用Mask-RCNN和基于注意力的文本识别器，该模型使用RoI-Masking模块在识别之前消除了背景干扰。 （Feng et ）将文本实例视为一组特征块，并采用RoI-Slide操作来重建直线特征图。 （Qiao et al。2020）和（Wang et al。2020a）都检测到文本周围的关键点，并应用薄板样条变换（Bookstein 1989）纠正不规则实例。为了获得弯曲文本的平滑特征（Liu et ），使用Bezier曲线表示文本实例的上下边界，并提出了Bezier-Align操作以获取校正后的特征图。 上述方法在两阶段框架中实现了端到端场景文本点，其中需要设计基于RoI的连接器（例如RoI-Align，RoI-Slide和Bezier-Align等），以实现以下目的：明确裁剪特征图。 在两阶段框架中，性能很大程度上取决于RoI操作获得的文本边界精度。但是，这些复杂的多边形注释通常很昂贵，并且并不总是适合识别部分，如前所述。
在一般的对象定位领域，许多最新进展证明了在对象检测中研究的一阶段框架的效率和有效性（Redmon等人2016; Liu等人2016; Lin等人2017b; Tian等人2019;段等人（2019）或实例分割（Wang等人2019b; Tian，Shen和Chen 2020; Wang等人2020c; Xie等人2020; Chen等人2020）。但是，场景文本发现是一项更具挑战性的任务，因为它涉及序列识别问题而不是单个对象分类。这是因为场景文本具有许多特殊特征：任意形状（例如，曲线，倾斜或透视图等），数百万个字符组合，甚至是不受限制的阅读顺序（例如，从右到左）。最近，（Xing et ）提出了一种通过直接分割单个字符的一种舞台场景文本识别方法。但是，它丢失了各个字符之间的序列上下文信息，并且很难传递给更多的字符类。据我们所知，以前没有工作可以在一个阶段的框架中处理序列级别的场景文本发现任务。
图2：MANGO的工作流程。 我们以S ＝ 6为例。 将输入特征输入到位置感知蒙版注意力模块中，以将实例/字符的不同特征映射到不同通道。 识别器最终一次全部输出字符序列。 Centerline Segmentation分支用于生成所有文本实例的粗略位置。 前缀“ R-”和“ C-”分别表示网格的行和列。
我们提出了一个名为MANGO的单阶段场景文本查找器，如图2所示。其深层特征是通过ResNet-50（He等人，2016）和特征金字塔网络（FPN）（Lin等人，2017a）的主干提取的。 然后将生成的特征图馈送到三个可学习的模块中： （1）用于学习单个文本实例的位置感知蒙版注意力（PMA）模块，其中包括实例级蒙版注意力（ IMA）子模块和字符级掩码注意力（CMA）子模块。 （2）识别器用于将注意力实例特征解码为字符序列。 （3）全局文本中心线分割模块，用于在推理阶段提供粗略的文本位置信息。
单阶段的文本识别问题可以视为原始图像中的纯文本识别任务。关键步骤是在文本实例到最终字符序列之间以固定顺序建立直接的一对一映射。在这里，我们开发了位置感知注意力（PMA）模块，以便为接下来的序列解码模块一次捕获所有表示文本的特征。受（Wang等人2019b）中使用的网格映射策略的启发，我们发现可以将不同的实例映射到不同的特定通道中，并实现实例到特征的映射。也就是说，我们首先将输入图像划分为S×S的网格。然后，通过提出的PMA模块将网格周围的信息映射到特征图的特定通道中。
具体来说，我们将特征提取后获得的特征图表示为x∈R C×H×W ，其中C，H和W分别表示为特征图的通道数量，宽度和高度。然后我们将特征图x送入PMA（包括IMA和CMA模块）模块，以生成文本实例的特征表示（如下所述）。
Instance-level Mask Attention MA负责生成实例级注意力蒙版遮罩，并将不同实例的特征分配给不同的特征图通道。 它是通过在切片网格上操作一组动态卷积内核（Wang等人2020c）来实现的，表示为G S×S×C 。卷积核大小设置为1×1。
因此可以通过将这些卷积核应用于原始特征图来生成实例级注意力掩码：
Character-level Mask Attention 正如许多工作 （Chenget等人2017; Xing等人2019）所表明的那样， 字符级位置信息可以帮助提高识别性能。 这激励我们设计全局字符级注意力子模块， 以为后续的识别任务提供细粒度的特征。
如图2所示，CMA首先将原始特征图x和实例级注意力蒙版x ins 连接在一起，然后是两个卷积层（卷积核大小= 3×3）遵循下式来预测字符级注意力蒙版：
由于将不同文本实例的注意蒙版分配给不同的特征通道，因此我们可以将文本实例打包为一批。 一个简单的想法是进行（Wang等人2020b）中使用的注意力融合操作，以生成批处理的连续特征x seq ，即
该模型现在能够分别输出S 2 网格的所有预测序列。 但是，如果图像中有两个以上的文本实例，我们仍然需要指出哪个网格对应于那些识别结果。
由于我们的方法不依赖准确的边界信息，因此我们可以应用任何文本检测策略（例如RPN（Ren等人2015b）和YOLO（Redmon等人。 2016）），以获取文本实例的粗略的几何信息。 考虑到场景文本可能是任意形状的，我们遵循大多数基于分割的文本检测方法（Long等人2018; Wang等人2019a）来学习单个文本实例的全局文本中心线区域分割（或缩小ground truth）。
IMA和CMA模块都用于使网络聚焦于特定的实例和字符位置，这在理论上只能通过最后的识别部分来学习。 但是，在复杂的场景文本场景中，如果没有位置信息的辅助，网络可能难以收敛。 但是，我们发现，如果模型已经在合成数据集上进行了预先的字符级监督，则可以轻松转移模型。 因此，可以分两步对模型进行优化。
首先，我们可以将IMA和CMA的学习视为纯分割任务。 结合中心线区域分割，所有分割任务都使用二进制Dice系数损失进行训练（Milletari，Navab和Ahmadi 2016），而识别任务仅使用交叉熵损失。 全局优化可以写成
请注意，预训练步骤实际上是一次性的任务，然后将主要学习CMA和IMA以适应该识别任务。 与以前需要平衡检测和识别权重的方法相比，MANGO的端到端结果主要由最终识别任务监督。
在推断阶段，网络输出一批（S×S）概率矩阵（L×M）。 根据中心线分割任务的预测，我们可以确定哪些网格应视为有效。 我们首先进行“广度优先搜索”（BFS），以找到各个相连的区域。 在此过程中，可以过滤许多类似文本的纹理。 由于每个连接区域可能与多个网格相交，因此我们采用字符加权投票策略来生成最终的字符串，如图3所示。
具体来说，我们计算连接区域i与网格j之间的连接率o i,j 作为每个字符的权重。 对于实例i的第k个字符，其字符加权投票结果通过
我们列出了本文使用的数据集如下：训练数据。我们使用SynthText 800k（Gupta，Vedaldi和Zisserman 2016）作为预训练数据集。利用实例级注释和字符级注释对PMA模块进行预训练。在微调阶段，我们旨在获得一个支持常规和非常规场景文本读取的通用文本点。在这里，我们构建了一个用于微调的通用数据集，其中包括来自Curved SynthText的150k图像（Liu等人2020），从COCO-Text过滤的13k图像（Veitet等人2016），从ICDAR-MLT过滤的7k图像（Nayefet等人2019）以及ICDAR2013（Karatzas等人2013），ICDAR2015（Karatzas等人2015）和Total-Text（Ch'ng and Chan 2017）中的所有训练图像。请注意，这里我们仅使用实例级别的注释来训练网络。测试数据集。我们在两个标准文本点标基准ICDAR2013（Karatzas等人2013）（IC13）和ICDAR2015（Karatzas等人2015）（IC15）中评估了我们的方法，其中主要包含水平和透视文本，以及两个不规则的基准Total-Text（Ch'ng和Chan 2017）和SCUT-CTW1500（Liu等人2019）（CTW1500），其中包含许多弯曲文本。车牌识别数据集CCPD中我们方法的能力（Xuet ）。
所有实验均在Pytorch中使用8×32 GB-Tesla-V100 GPU进行。网络详细信息。特征提取器使用ResNet-50（He等人2016）和FPN（Lin等人2017a）从不同的特征图中获取融合特征水平。这里，C = 256的（4×）特征图用于执行后续的训练和测试任务.Lis设置为25以覆盖大多数场景文本单词。 BiLSTM模块有256个隐藏单元，训练详细信息，所有模型均由SGDoptimizer进行训练，批处理大小= 2，动量= 和重量衰减= 1×10−4。在预训练阶段，以10个周期的初始学习比率1×10-2训练网络。每3个周期将学习率除以10.在微调阶段，初始学习率设置为1×10-3。为了平衡每批中的合成图像和真实图像的数量，我们将Curved SynthText数据集与其他真实数据集的采样比率保持为1：1。微调过程持续250k次迭代，其中学习率在120k迭代和200k迭代时除以10.我们还对所有训练过程进行数据扩充，包括1）将输入图像的较长边随机缩放为长度在[720,1800]范围内，2）将图像随机旋转[-15°，15°]范围内的角度，以及3）对输入图像应用随机的亮度，抖动和对比度。在不同的数据集中，我们将IC15的评估值设置为S = 60，将IC13，Total-Text和CTW1500的评估值设置为S = 40。我们将所有权重参数简单地设置为λ1=λ2=λ3=λ= 1。测试细节。由于输入图像的尺寸是重要的重要影响性能，因此我们将报告不同输入比例下的性能，即保持原始比例和将图像的较长边调整为固定值。所有图像都在单一尺度上进行测试。由于当前的实现方式仅提供了粗略的定位，因此，我们通过考虑IoU> 的所有检测结果，修改（Wang，Babenko和Belongie 2011）的端到端评估指标。在这种情况下，由于某些低等级的建议匹配而导致精度下降，先前方法的性能甚至会下降。
常规文本的评估我们首先根据常规评估指标（Karatzas等，2015）对IC13和IC15的方法进行评估，然后基于三种不同的lexi-cons（强）对两个评估项目（ 端到端''和 单词斑点''）进行评估，弱和通用）。表1显示了评估结果。与使用常规词典评估的先前方法相比，我们的方法在“通用”项目上获得了最佳结果（除了IC15的端到端通用结果之外），并在其余评估项目上获得了竞争结果（强”和“弱”）。与最近使用特定词典的最新MaskMaskTextSpotter（Liao et ）相比，我们的方法在所有评估项目上均明显优于该方法。尽管推理速度很高，但FOTS的FPS最高（帧数第二），它无法处理不正常的情况。与基于不规则的方法相比，我们的方法获得了最高的FPS。不规则文本的评估我们在Total-Text上测试了我们的方法，如表2所示。我们发现我们的方法比最先进的方法高出％和 “无”和“满”指标中的百分比。请注意，即使没有明确的纠正机制，我们的模型也只能在识别监督的驱动下才能很好地处理不规则文本。尽管在1280的测试规模下，推理速度约为ABCNet的1/2，但我们的方法取得了显着的性能提升。我们还在CTW1500上评估了我们的方法。报告端到端结果的作品很少，因为它主要包含行级文本注释。为了适应这种情况，我们在CTW1500的训练集上对检测分支进行了重新训练，以学习线级中心线分割，并确定主干和其他分支的权重。请注意，识别不会受到影响，仍然会输出单词级序列。最终结果将根据推断的连接区域简单地从左到右连接起来。汉字设置为NOT CARE。结果如表3所示。我们发现，在“无”和“满”度量标准下，我们的方法明显比以前的提升了％和％。因此，我们相信，如果只有行级注解的数据足够多，我们的模型就可以很好地适应这种情况。
图4可视化了IC15和Total-Text上的端到端文本发现结果。 我们详细显示了字符投票之前每个正网格（oi，j> ）的预测结果。 我们看到我们的模型可以正确地专注于相应的位置并学习任意形状（例如弯曲或垂直）文本实例的字符序列的复杂读取顺序。 采取字符投票策略后，将生成具有最高置信度的单词。我们还用可视化的CMA演示了CTW1500的一些结果，如图5所示。请注意，我们仅根据数据集的位置微调线级分割部分 标签，同时固定其余部分。在这里，我们通过将所有网格的注意图覆盖在相同的字符位置（k）上来可视化CMA的特征图：
网格编号的消除网格编号S2是影响最终结果的关键参数。如果太小，则占据相同网格的文本太多。否则，太大的S会导致更多的计算成本。在这里，我们进行实验以找到不同数据集的S的可行值。从表4中，我们发现IC13和TotalText的bestS均为40。 IC15的值为60。这是因为IC15包含更多密集和较小的实例。总而言之，当S> = 40时，总体性能随沙的增加而稳定。当然，FPS随S的增加而略有下降。信息。为了证明这一点，我们还进行了实验，以矩形边框的形式转移所有本地化注释。我们仅采用RPN头作为检测分支。表5显示了IC15和Total-Text的结果。即使进行严格的位置监控，MANGO的性能也只能降低0％到3％，并且可以与最新技术相比。请注意，粗略位置仅用于网格选择，因此可以根据特定任务的要求尽可能简化它。
为了证明模型的泛化能力，我们进行了实验以评估CCPD公共数据集上的端到端车牌识别结果（Xu et ）。为了公平起见，我们遵循相同的实验设置，并使用带有250k图像的数据集的初始版本。 CCPD-Base数据集分为两个相等的部分：用于训练的100k样本和用于测试的100k样本。有6个复杂的测试集（包括DB，FN，旋转，倾斜，天气和挑战）用于评估算法的鲁棒性，总共有50k张图像。由于CCPD中的每个图像仅包含一个板，因此可以通过删除来进一步简化我们的模型检测分支直接预测最终字符序列。因此，网格数减少为S = 1，最大序列长度设置为L =8。我们直接对模型进行微调（已通过SynthText进行了预训练）在CCPD训练集上仅使用序列级注释，然后评估上述七个测试数据集的最终识别准确性。测试阶段是对尺寸为720×1160的原始图像执行的。 表6显示了端到端识别结果。尽管所提出的方法不是为车牌识别任务设计的，但仍然可以轻松地转移到这种情况下。我们看到，提出的模型在7个测试集中的5个中优于以前的方法，并达到了最高的平均精度。图6显示了CCPD测试集的一些可视化结果。故障样本主要来自图像太模糊而无法识别的情况。该实验表明，在许多情况下，只有一个文本实例（例如，工业印刷识别或仪表拨盘识别），可以使用良好的端到端模型无需检测注释即可获得。
在本文中，我们提出了一种名为MANGO的新颖的单阶段场景文本查找器。 该模型删除了RoI操作，并设计了位置感知注意模块来粗略定位文本序列。 之后，应用轻量级序列解码器以将所有最终字符序列成批获取。 实验表明，我们的方法可以在流行基准上获得具有竞争力的，甚至最先进的结果。
车牌识别软件，安装在PC上即可运行。可完成进出车辆识别抓图和对进出车牌信息进行常规的统计分析，并且支持车牌信息回查，提高管理水平。软件原理车牌识别是基于计算机视觉和模式识别理论，对含有车辆号牌的图像进行分析处理，从而确定牌照在图像中的位置，并进一步提取和识别出文本字符。车牌识别过程包括图像采集、车牌定位、字符分割、字符识别等一系列算法运算，其运行流程如下：图像采集：通过模拟摄像机或高清摄像机对过往车辆进行实时、不间断记录、采集。车牌定位：车牌定位的准确与否直接决定后面的字符分割和识别效果，是影响整个车牌识别率的重要因素。车牌定位算法的好坏，由车牌检出率来评估，目前市面上优秀的车牌识别系统，检出率能达到99%以上。其核心是利用车牌区域的纹理特性，进行车牌定位，常用的车牌检测算法包括：利用梯度信息投影统计；利用小波变换作分割；车牌区域扫描连线算法；利用区域特性训练分类器的方法等。这些算法各有利弊，如何从复杂场景中提取出稳定可靠的车牌区域是一个难点。字符分割：在图像中定位出车牌区域后，通过灰度化、灰度拉伸、二值化、边缘化等处理，进一步精确定位字符区域，然后根据字符尺寸特征提出动态模板法进行字符分割，并将字符大小进行归一化处理。字符识别：对分割后的字符进行缩放、特征提取，获得特定字符的表达形式，然后通过分类器就可以对字符进行识别，常用的分类算法有神经网络，SVM等。结果输出：将车牌识别的结果以文本格式输出。车牌识别软件应用领域车牌识别软件可广泛应用于智能交通、公路卡口、停车场管理、电子警察等领域。
从根本上讲，车牌定位的算法分为三类，一类是基于边缘的，一类是基于颜色的，一类是基于机器学习的，从实验结果可看出，基于边缘的最简单也最有效，如果对于收费站和小区的应用，做到99%以上的检测率不是件难事，但如果场景复杂一点，误检会比较多，但并不会漏掉真正的车牌，只是虚警率高点，可以通过先验知识、颜色和后面的分割加以去除，误检不是重点。基于颜色的定位算法，从根本上讲也可以算是基于边缘的一种，无非是利用彩色边缘或者灰度图像边缘和颜色一起来定位，基于颜色的车牌定位算法用于高清图片效果不错，对于一般的场景我认为没必要用颜色进行定位，但初期用颜色先去除一些明显不是车牌的区域还是比较有效的。基于机器学习的算法进行车牌定位或者说检测，关键是找到好的特征和好的训练方法，不少人利用adaboost+haar特征进行车牌检测，从我的实验结果来看，检测率也能达到99%以上，但同时虚警率也非常高，会出现很多误检，而且很难把车牌的区域完整的检测出来，所以如果单独要用机器学习的算法还是不太可行，不过可以先利用边缘信息找到候选区域，然后用adaboost去去除非车牌区域，这个效果还是蛮不错的。对于边缘的检测，如果车牌在图像中占的比例不是很小，普通的差分和全局二值化就可以达到很好的效果，如果对于高清图像（譬如要检测几个车道）或者场景很复杂，导致车牌所占图像的比例很小，还有就是车牌处于比较暗的地方，而整个场景很亮，这个时候差分得到的边缘就不会很丰富，如果利用全局二值化就可能导致车牌区域检测不到边缘，解决办法一就是对图像进行灰度拉伸或增强，解决办法二就是换边缘检测的方法（譬如sobel），解决办法三就是改进二值化的方法。对于图像增强的方法我要特别提一下直方图均衡化，很多论文上都会说对输入图片先进行直方图均衡化，但我的实验发现，晚上的图片如果进行直方图均衡化操作后会导致噪点特别多，而且可能会导致车牌区域检测不到边缘，总之图像增强是一把双刃剑，需要慎重考虑。如果利用边缘进行定位，关键是要想办法一定要检测出车牌区域的边缘。总结一下车牌定位，利用边缘是王道，可以先粗检再精检，颜色可以用于精定位和去除误检，机器学习如果想要好的结果得需要好的特征，但目前好像还没有。我个人认为车牌定位的难点不在于找到车牌区域，而在于怎么对车牌区域进行更精确的定位，而精定位的难点在于左右精定位，以便于后面的分割算法。
车检测与维修的毕业论文范文第一部分 摘要：随着电子技术在汽车上的普遍应用，汽车电路图已成为汽车维修人员必备的技术资料。目前，大部分汽车都装备有较多的电子控制装置，其技术含量高，电路复杂，让人难以掌握。正确识读汽车电路图，也需要一定的技巧。电路图是了解汽车上种类电气系统工作时使用的重要资料，了解汽车电路的类型及特点，各车系的电路特点及表达方式，各系统电路图的识读方法、规律与技巧，指导读者如何正确识读、使用电路图有很重要的作用。 汽车电路实行单线制的并联电路，这是从总体上看的，在局部电路仍然有串联、并联与混联电路。全车电路其实都是由各种电路叠加而成的，每种电路都可以独立分列出来，化复杂为简单。全车电路按照基本用途可以划分为灯光、信号、仪表、启动、点火、充电、辅助等电路。每条电路有自己的负载导线与控制开关或保险丝盒相连接。
1．专业定位 准确， 人才培养目标和模式明确 专业定位准确， 办学思路明确 广州市政府已将汽车制造作为本市经济发展的支柱产业，总的年产量确定为 150万辆，并正在建设以珠三角地区为主体的汽车零部件配套基地，每年将给广州市带来3000亿的国内生产总值。在汽车消费中，买车的钱约占汽车消费的1/3，而汽车服务要占到汽车消费的2/3，维修汽车将是今后市民的主要消费对象，汽车服务已经不再是厂家售后服务的概念，它集合了汽车金融、汽车保险、汽车零配件、汽车“4位一体”的售后服务、汽车维修、汽车中介、汽车美容和防护、汽车专业人才的教育和培训、城市规划、交通管理的社会大系统。 广州市每年总共向社会提供约 2000个大专层次专门技术人才，而在广州市，与汽车相关的从业人员将超过100万。我校就是在这样的大环境下建立的汽车检测与维修技术专业，专业定位在培养现代汽车检测与维修的专门技术人才上，使毕业的学生具有一定专业理论知识，具有较强的现代汽车检测与维修的动手能力，同时能够从事汽车销售、汽车营运及汽车企业管理工作。 本专业始终把服务于广东省汽车工业及其经济发展放在第一位，以市场需求及就业为导向，以产学研结合为人才培养的基本途径，在坚持以人为本和全面推进素质教育的基础上，形成并实践了以职业能力培养为核心，职业技能与素质训练相结合，理论与实践并重，紧密与校外企业的合作，培养具有一定理论知识又有较强实践技能的技术应用型专门人才的办学思路。本专业建设的最终目标是办成全国示范性专业。 专业建设规划目标明确， 实施方案具体，措施得力，效果显著 本专业根据《广州大学科技贸易技术学院“十五”规划》 ，结合汽车服务和汽车产品市场的发展与竞争的趋势，制定了本专业的“十五发展规划” 。到了 2005年将新增汽车技术服务与营销专业、汽车电子技术专业，并计划于2007年成立车辆工程系，届时汽车专业发展到6 ～ 8个 。到2006年，上述的三个汽车专业将 招生200～240人、在校生将达360人，其中 本专业 的在校生将达195人。 建设与完善现有的校内外实践教学基地，形成本专业系列实验室、系列实训室和系列校内外实习基地。 学校现在主要有人才引入机制、青年骨干教师培养制度、年度考核制度、严谨的教学管理制度、教学竞赛制度等，以保证目标规划的顺利进行。 人才培养模式符合培养目标的要求 本专业培养德、智、体、美全面发展的，即掌握一定专业理论知识，具有较强的现代汽车检测与维修的动手能力，又熟悉汽车销售、汽车营运及其企业管理的高级复合应用型人才。毕业生在工科大专文化、专业基础知识和现代汽车技术专业知识的基础上，将具有一定的通用机械设计与维修能力、现代汽车检测与维修能力、汽车销售能力和汽运企业管理能力，并将获得中级汽车修理工证书。 根据培养目标，毕业生应有的 知识结构是： 1 ）掌握工科大专文化基础知识； 2 ）掌握本专业知识所需要的基本理论、基本知识和基本技能； 3 ）掌握与现代汽车技术相关的专业知识和实践操作。
我有 你加球球 574691615
汽车ABS技术的发展趋势研究 在汽车防抱死制动系统出现之前，汽车所用的都是开环制动系统。其特点是制动器制动力矩的大小仅与驾驶员的操纵力、制动力的分配调节以及制动器的尺寸和型式有关。由于没有车轮运动状态的反馈信号，无法测知制动过程中车轮的速度和抱死情况，汽车就不可能据此调节轮缸或气室制动压力的大小。因此在紧急制动时，不可避免地出现车轮在地面上抱死拖滑的现象。当车轮抱死时，地面的侧向附着性能很差，所能提供的侧向附着力很小，汽车在受到任何微小外力的作用下就会出现方向失稳问题，极易发生交通事故。在潮湿路面或冰雪路面上制动时，这种方向失稳的现象会更加严重。汽车防抱死制动系统（Anti-lock Braking System简称ABS）的出现从根本上解决了汽车在制动过程中的车轮抱死问题。它的基本功能就是通过传感器感知车轮每一瞬时的运动状态，并根据其运动状态相应地调节制动器制动力矩的大小以避免出现车轮的抱死现象，因而是一个闭环制动系统。 它是电子控制技术在汽车上最有成就的应用项目之一，汽车制动防抱死系统可使汽车在制动时维持方向稳定性和缩短制动距离，有效提高行车的安全性。 一、ABS的工作原理 汽车制动时由于车轮速度与汽车速度之间存在着差异，因而会导致车轮与路面之间产生滑移，当车轮以纯滚动方式与路面接触时，其滑移率为零；当车轮抱死时其滑移率为100％。当滑移率在8％～35％之间时，能传递最大的制动力。制动防抱死的基本原理就是依据上述的研究成果，通过控制调节制动力，使制动过程中车轮滑移率控制在合适的范围内，以取得最佳的制动效果。ABS系统硬件构成主要由传感器（包括轮速传感器、减速度传感器和车速传感器）、电子控制装置、制动压力调节器三大部分组成，形成一个以滑移率为目标的自动控制系统。传感器测量车轮转速并将这一数据传送至电子控制装置上，控制装置是一个微处理器，它根据车轮转速传感器信号来计算车速。在制动过程中，车轮转速可与控制装置中预先编制的理想减速度的特性曲线相比较。如果控制装置判断出车轮减速度太快和车轮即将抱死时，它就发出信号给液压调节器，液压调节器可根据来自控制装置的信号对制动器的卡钳或轮泵的油压进行控制（作用、保持、释放、重新作用）。这一动作，每秒钟能出现10次以上。 二、ABS技术的发展及应用现状 基于制动防抱理论的制动系统首先是应用于火车和飞机上。1936年，德国博世公司（BOSCH）申请一项电液控制的ABS装置专利，促进了ABS技术在汽车上的应用。汽车上开始使用ABS始于1950年代中期福特汽车公司，1954年福特汽车公司在林肯车上装用法国航空公司的ABS装置，这种ABS装置控制部分采用机械式，结构复杂，功能相对单一，只有在特定车辆和工况下防抱死才有效，因此制动效果并不理想。机械结构复杂使ABS装置的可靠性差、控制精度低、价格偏高。ABS技术在汽车上的推广应用举步艰难。直到70年代后期，由于电子技术迅猛发展，为ABS技术在汽车上应用提供了可靠的技术支持。ABS控制部分采用了电子控制，其反应速度、控制精度和可靠性都显著提高，制动效果也明显改善，同时其体积逐步变小，质量逐步减轻，控制与诊断功能不断增强，价格也逐渐降低。这段时期许多家公司都相继研制了形式多样的ABS装置。 进入90年代后，ABS技术不断发展成熟，控制精度、控制功能不断完善。现在发达国家已广泛采用ABS技术，ABS装置已成为汽车的必要装备。北美和西欧的各类客车和轻型货车ABS的装备率已达90％以上，轿车ABS的装备率在60％左右，运送危险品的货车ABS的装备率为100％。ABS装置制造商主要有：德国博世公司（BOSCH），欧、美、日、韩国车采用最多；美国德科公司（DELCO），美国通用及韩国大宇汽车采用；美国本迪克斯公司（BENDIX），美国克莱斯勒汽车采用；还有德国戴维斯公司（TEVES）、德国瓦布科（WABCO）、美国凯尔西海斯公（KELSEYHAYES）等，这些公司的ABS产品都在广泛地应用，而且还在不断发展、更新和换代。 近年来，ABS技术在我国也正在推广和应用，1999年我国制定的国家强制性标准GB12676-1999《汽车制动系统结构、性能和试验方法》中已把装用ABS作为强制性法规。此后一汽大众、二汽富康、上海大众、重庆长安、上海通用等均开始采用ABS技术，但这些ABS装置我国均没有自主的知识产权。 国内研究ABS主要有东风汽车公司、交通部重庆公路研究所、济南捷特汽车电子研究所、清华大学、西安交通大学、吉林大学、华南理工大学、合肥工业大学等单位，虽然起步较晚，也取得了一些成果。在气压ABS方面，国内企业包括东风电子科技股份有限公司、重庆聚能、广东科密等都已形成了一定的生产规模。液压ABS由于技术难度大，国外技术封锁严密，国内企业暂时不能独立生产，但在液压ABS方面也在做自主研发，力图突破国外跨国公司的技术壁垒，已经取得了一些新的进展和突破。如清华大学和浙江亚太等承担的汽车液压防抱死制动系统（ABS）“九五”国家科技攻关课题，在ABS控制理论与方法、电子控制单元、液压控制单元、开发装置和匹配方法等关键技术方面均取得了重大成果。采用的耗散功率理论，避免了传统的逻辑门限值研究方法的局限性，取得了理论上的突破，研发ABS成功且进入产业化、批量生产阶段。其试样在南京IVECO轻型客车上匹配使用全面达到了国家标准GB12676-1999和欧洲法规EECR13的要求。这对振兴我国汽车工业与汽车零部件业具有划时代意义，标志着我国汽车液压ABS国产化已迈出坚实的一步。同时合肥工业大学也研制出国内具有自主知识产权的液压制动电子防抱系统，率先在HF6700轻型汽车上匹配使用获得成功。国内液压ABS技术含量与国外虽有一定的差距，但在政府的大力支持和国内丰富的人力资源配合下，相信国内可以在较短的时间内在ABS技术某些领域赶超国际水平
一、前照灯质量差，性能不合格
汽车前照灯的组成主要由光源、反射镜、半透明镜等部件组成。这些组件的质量直接影响最终的照明效果。大灯虽然是保证车辆安全的重要部件，但市场上的相关产品还是存在一些差异。此外，车辆使用者缺乏车辆相关专业知识，对车灯质量的判断能力相对较低。为了获取利益，一些厂家经常使用伪劣产品。在上述情况下，该车大灯质量不符合市场标准，使用性能不符合标准。
二、前照灯安装和调整不当
为了有效地保证照明器在车辆行驶中发挥其作用，目前在车辆中使用的照明器通常将专用的灯座和车身相结合，以便相应地调整车身的位置，以满足车辆行驶时的照明要求。但是，从汽车行驶的现状来看，速度相对较快是一种普遍现象。为了让大灯更亮，有些车主会自己调节光束。此外，车辆在使用过程中会装载货物和乘客，这将降低车辆的高度，缩短曝光距离。基于以上情况，车灯检测过程中会出现很多不合格的参数，也会对行车安全产生相应的影响。
三、不规则车灯检测技术
①车辆和光检测器的位置、距离和角度都会影响检测结果的准确性，不仅是车辆灯光的发光强度，还有车辆大灯照明位置检测结果的准确性。在实际检测过程中，为了方便车辆的自动控制，通常会设置两对光电开关来保证检测距离，要求为，在前照灯检测过程中，检测距离会在范围内变化，前述车辆前照灯的发光强度对大部分测量没有太大影响，但如果车辆的发光强度接近临界值，则测试失败；
②为了提高自己车辆的行驶安全性，部分车辆加装了防撞杆，增加了大灯与车前突出位置的距离，最终测试结果无法准确反映车辆使用的光线，因此发光强度测试结果不符合标准。同时，由于检测距离的变化，大灯光束的照明偏差存在一定的误差；
③由于测试场地可靠以及探测器本身的功率，如果车辆停车场、测试网站存在较大的水平偏差，将直接影响车辆各方面光探测数据信息的准确性。
要注意汽车灯具照明的情况，一定要权衡利弊，要学会验光，保证灯光的亮度，学会灯具方面的检测和分析，要注意灯光的检测方式。
汽车前照灯是在夜间行驶的主要照明装置，远近光形的好坏和照射方向对汽车夜间安全行驶起着重要的作用。下面是我整理的汽车前照灯技术论文，希望你能从中得到感悟!
汽车前照灯检测技术探讨
摘要：汽车前照灯是在夜间行驶的主要照明装置，远近光形的好坏和照射方向对汽车夜间安全行驶起着重要的作用。因此，为保障机动车运行安全，应对前照灯的有关性能进行严格检验。本文就汽车前照灯远近光检测技术进行了分析。
关键词：汽车;前照灯;检测
中图分类号：U46 文献标识码：A
前照灯是汽车在夜间或在能见度较低的条件下，为驾驶员提供行车道路照明的重要设备，也是驾驶员发出警示、进行联络的灯光信号装置。所以，前照灯必须有足够的发光强度和正确的照射方向。目前各大汽车检测站普遍采用先进的CCD成像技术和DSP图像处理相结合的方法进行汽车前照灯远近光的检测，从而达到汽车前照灯的自动跟踪光轴、发光强度、远光中心坐标、近光拐点坐标以及光轴偏角等特征参数的检测。
1 汽车前照灯远近光发光特点及作用
前照灯远光灯的发光特点
为了防止前照灯对司机和路人造成眩目，前照灯的灯具需要经过特别的设计，使灯具的发光性能达到一定的标准。所谓发光特性是指灯具发射可见光的光度(照射角度和发光强度)分布，其照射角度随方向而改变，常用发光强度分布曲线来表示。正常情况下，汽车前照灯远光发光特性，其光度分布如椭圆形状在上下方向和左右方向基本对称，越靠近中心点，照射度越大。
前照灯近光灯的发光特点
典型的前照灯近光的发光特性为非规则几何形状，具有明显的明暗截止线，在明暗截止线的左上方有一个比较暗的暗区，在明暗截止线的右下方有一个比较亮的亮区。其发光强度最强的区域在明暗截止线的右下方，光强最大的区域中心点，照度最大，并以这个中心点为中心，形成一定的等照度曲线。前照灯近光图可表示为图1，近光产生明显的明暗截止线，其水平部分在V-V′的左侧，右侧为与水平线向上15°的斜线或向上成45°的斜线。明暗线转折点处称为拐点。根据前照灯远近光的光形分布的特点，传统的前照灯远光检测技术以仪器检测为主，大多利用远光光斑图形的对称性，利用上下左右对称分布的光电池对光轴中心进行检测。而由于近光光斑图形的非对称性，无法使用测量远光的方法对近光进行单独检测，通常利用图像分析的办法来获取明暗截止线拐点的位置来测取远近光各个特征参数，为汽车驾驶员提供准确的数据。
汽车夜间行驶时，前照灯远光能照亮前100m处一定范围内高2m的物体，这样才能保证司机发现前方有障碍物时，及时采取制动或绕行措施，让停车距离在视距之内，确保行车安全。
2 汽车前照灯检测技术发展
汽车前照灯检测技术，从早期的屏幕观察检测，到后来的仪器检测，发展到现在用的CCD和数字图像处理(DSP)相结合的检测技术，都具备智能化、自动化检测技术水平。
屏幕法检测
简单的屏幕检测，就是在被测灯前方10m处垂挂一屏幕，在屏幕上按照标准要求画好光束照射位置点和线，把受检车辆的前照灯光打开，照射在屏幕上，用肉眼观察该光束的位置是否符合标准要求，可测近光和远光。这种方法的特点是设备简单，不需要软件处理系统，对场地和环境要求高、但效率较低，而且依赖人的主观判断的程度比较大，检测结果一致性较差，误差大。因此在大流量的检测线上，很少使用这种检测方法。
采用CCD感光检测技术
利用CCD摄像头的感光技术，将采集到的光信号转化为电信号的原理，并最终通过图像采集卡将模拟的电信号转化为数字信号，输出到计算机，由计算机数据处理系统进行处理，就可测出前照灯远光发光强度和近光偏移量。采用CCD对光检测技术，其检测精度完全可以满足国标±15′的要求。
数字图像处理DSP检测技术
这项新型的检测技术主要是把CCD摄像头采集到的模拟视频信号转化成数字视频信号，然后利用DSP(数字信号处理器)的数字视频采集卡及处理系统对数字视频信号根据需要进行数字运算和处理，以得到需要测量的参数。
从以上灯光检测技术的发展历程可以看出，随着电子技术和计算机技术的不断发展和普及，数字图像处理技术也得到了迅速的发展。到目前，各大汽车检测站用的较多的是利用CCD感光系统精确成像，采用DSP系统进行图像分析处理及电子控制技术，精确进行汽车前照灯远近光灯技术参数进行测试。DSP(Digital Signal Processing)数字信号处理具有速度快，集成度高，接口方便等特点。
3 CCD感光系统的测量原理
成像原理
利用几何光学中的物像对应关系，使远处的大范围光强分布成为较小的可测量实像，用面阵CCD作为图像传感器，可以一次得到整个平面上的光强分布。
根据GB7258-2004《机动车运行安全技术条件》中屏幕法的要求，前照灯利用几何光学中的物像对应关系，使远处(10m)屏幕上的大范围发光强度(光强)分布成为较小的可测量实像(1m处成像屏上)，用面阵CCD作为图像传感器，可以一次得到整个平面上的光强分布。
前照灯可以认为是具有一定光强分布的面光源。前照灯在10m处光线会聚成像为AB。在光路中插人菲涅耳透镜组(假设等效为L)后，AB的光线实际会聚成实像为AB，如图2所示。
如果假设菲涅耳透镜的焦距为f，则有以下关系式：
选择合适比例的l和f彭阿以得到恰当的像，从而方便测量。
测量时的瞄准方式
空间角度的检测必须要获得2个点的位置，在光束偏角的测量中也不例外。在进行测之前，首先必须找到前照灯的位置或第一个光束参考点的位置。图3为瞄准前照灯方式的测量原理，这种测量方式是先利用CCD摄像头1找到前照灯的位置，然后用CCD摄像头2拍摄前照灯通过透镜成像后的光斑图像，分析其中的光轴位置(远光或近光)，得到与零点相比的偏差，从而根据标定的数据得到实际前照灯的角度偏差值。
直接对准前照灯：
这种测量方式是先利用摄像头找到车灯的位置，然后拍摄成像后的光斑图像，分析其中的光轴位置(远光或近光)，得到和零点相比的偏差，从而根据标定的数据得到实际的角度偏差值。
光强测量分析
由于在低照度下，CCD的输出电压与照度有良好的线性关系，这样CCD面元信号的数字量便可与外部光源照射到检测幕布上照度值联系起来了。根据测量时建立起来的关系数据库，根据空间采样后各像元的数字量即得出各点的光照强度。
角度测量分析
主要利用灯光(远光中心点、近光明暗截止线转角点)在屏幕上会有X的位移，经透镜成像后，在透镜像方焦平面上引起的成像点的位移X′可由CCD获得的数字化图像分析求出，进而推算出光轴偏转角度。利用远光照明的对称性，找到远光光斑的对称中心，然后在前照灯打开近光照明的条件下，模拟人眼的判断过程，对近光的拐点进行分析。同样的，在进行近光角度检测时，由于CCD图形具有分辨率高的优势，结合计算机技术，和光电池扫描的方法相比可以进行更为准确的拐点的搜寻。
结束语
综上所述，选用专业的图像处理芯片对前照灯近光光束配光图像进行分析处理，可准确确定近光光束明暗截止线转角和近光光束照射方向。
参考文献
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注意车灯的位置，也要调整车灯的角度，要及时检查车灯的照明情况。要检查低光束和高光束，也要检查前后雾灯。
我也不知道你是专科本科，先个你提供这份论文你先参考下，这个是个大纲，可以的话找我《汽车发动机电控故障检测与维修 》摘要 随着电子业的蓬勃发展，电子技术不断地运用在汽车行业上，各种汽车电子产品不断诞生，极大地为汽车行业更好的的发展起到了推动作用。电子控制技术在汽车发动机上的应用，使汽车发动机的动力性，燃油经济性和排放得到良好的改善，同时也使汽车发动机的故障诊断变得复杂起来，这给汽车维修工作带来了一定的困难。针对这一问题，文章简要介绍了电喷发动机的技术特点，分析了电喷发动机的常见故障，总结了电喷发动机的主要诊断方法，通过典型故障诊断与维修实例分析，给出了方便快捷的诊断和维修方法。 关键词：汽车 电喷发动机 故障诊断 实例分析 1、 概述 3 电喷发动机概念 电喷发动机的特点 电喷发动机技术特点及常见故障 电喷发动故障诊断及排除方法 、怠速开关不闭合 、怠速控制阀(ISC)故障 、进气管路漏气 、配气相位错误 52、故障实例 、丰田子弹头发动机抖喘 凌志自动变速器电控故障维修 63、 总结 9[参考文献] 10
1、题目：即标题，它的主要作用是概括整个论文的中心内容。题目要确切、恰当、鲜明、简短、精炼。2、目录：反映论文的纲要。目录应列出通篇论文各组成部分的大小标题，分别层次，逐项标明页码，并包括注明参考文献、附录、图版、索引等附属部分的页次，以便读者查找。3、摘要：摘要是论文的高度概括，是长篇论文不可缺少的组成部分。要求用中、英文分别书写，一篇摘要不少于400字。要注明3—5个关键词。4、前言：前言是相当于论文的开头，它是三段式论文的第一段(后二段是本论和结论)。前言与摘要不完全相同，摘要要写得高度概括、简略，前言稍加具体一些，文字以1000字左右为宜。5、正文：论文的正文是作者对自己的研究工作详细的表述。6、研究成果，表达作者对所研究课题的见解和主张，是全文的思想精髓，一般写的概括、篇幅较短。7、致谢：对于毕业设计(论文)的指导教师，对毕业设计(论文)提过有益的建议或给予过帮助的其它老师及同学，都应在论文的结尾部分书面致谢，言辞应恳切、实事求是。8、 参考文献：在论文中所引用、参考过的文献，一般都应列出来。9、附录：在论文之后附上不便放进正文的重要数据、表格、公式、程序等资料，供读者阅读论文时参考。
对于汽车来讲，发动机是核心部件，关系到汽车的整体性能，在汽车组成上非常关键。下面是我为大家精心推荐的汽车发动机的检测与维修技术论文，希望能够对您有所帮助。
汽车发动机的检测与维修
【摘要】对于汽车来讲，发动机是核心部件，关系到汽车的整体性能，在汽车组成上非常关键。为了保证汽车的正常行驶，我们要对汽车发动进行正常的维护和保养，在出现故障的时候要及时进行检测和维修。通过研究发现，在目前汽车发动机的检测与维修中，大部分故障主要表现为七个部分，分别为：曲柄连杆机构故障、配气机构故障、化油器式燃料供给系故障、电控燃油喷射系统故障、柴油机燃料供给系故障、润滑系故障、冷却系故障。这七个部分的故障属于发动机在运行过程中常见的故障，我们在汽车发动机的检测与维修中，要重视对这些故障的分析和判断，并制定详细的维修方案，保证汽车发动机故障得到妥善处理。
【关键词】汽车 发动机 检测 维修
1汽车发动机的整体结构分析
对于汽车发动机来讲，整体结构分为两个主要机构和五个子系统。其中两个机构主要是指曲柄连杆机构和配气机构，五个子系统主要是指燃料供给系统、点火系统、冷却系统、润滑系统、启动系统。
曲柄连杆机构不但是实现热能转换的核心，也是发动机的装配基础。曲柄连杆机构在做功行程时，将燃料燃烧以后产生的气体压力，经过活塞、连杆转变为曲轴旋转的转矩，然后，利用飞轮的惯性完成进气、压缩、排气3个辅助行程。曲柄连杆机构由气缸曲轴箱组、活塞连杆组和曲轴飞轮组3部分组成。
配气机构作用是根据发动机的工作顺序和各缸工作循环的要求，及时地开启和关闭进、排气门，使可燃混合气(汽油发动机)或新鲜空气(柴油发动机)进入气缸，并将废气排入大气。
汽油机燃料供给系统的作用在于根据发动机不同工作情况的需要，将纯净的空气和汽油配制成适当比例的可燃混合气，送入各个气缸进行燃烧后将所产生的废气排入大气中。柴油机燃料供给系的作用是把柴油和空气分别供入气缸，在燃烧室内形成混合气并燃烧，最后将燃烧后的废气排出。
点火系统主要指在汽油机中，气缸内的可燃混合气是靠电火花点燃的，为此在汽油机的气缸盖上装有火花塞，火花塞头部伸入燃烧室内，能够按时在火花塞电极间产生电火花的全部设备。
冷却系统的功能在于将受热零件吸收的部分热量及时散发出去，保证发动机在最适宜的温度状态下工作。
润滑系统的功能是向作相对运动的零件表面输送定量的清洁润滑油，以实现液体摩擦、减小摩擦阻力、减轻机件的磨损。并对零件表面进行清洗和冷却。
曲轴在外力作用下开始转动到发动机开始自动地怠速运转的全过程，称为发动机的起动。完成起动过程所需的装置，称为发动机的起动系统。
2对汽车发动机进行定期检测的必要性
由于汽车发动机在运行的时候处于高温高压状态，运行工况比较恶劣，在这种状态下长期运行之后，发动机的各个机构和系统，难免会有所损伤。因此出于保护发动机配件，延长发动机寿命的原因，我们必须对汽车发动机进行定期的检测，其必要性主要表现在以下几个方面：
汽车发动机的整体结构决定了必须进行定期检测
由于汽车发动机的整体结构比较复杂，主要分为两大机构和五个子系统，在运行的过程中，这些机构是相互连接共同作用，任何一个机构或系统如果出现故障，都会引起发动机的瘫痪，造成发动机无法正常使用。因此，为了保证汽车发动机能够保持正常运行状态，就需要定期对发动机进行检测，用来检测其主要机构和系统是否存在故障和安全隐患。
汽车发动机的运行条件决定了必须进行定期检测
在汽车发动机中，两大机构和五个子系统在运行的过程中，处于高温高压的状态之下，运行条件十分恶劣，对机构和配件的磨损也是比较大的。在这种状态之下，如果不对汽车发动机进行定期检修，则无法及时发现机构和配件的薄弱之处，将会诱发发动机运行故障，进而损伤发动机的整体寿命。所以，我们要采取定期检测的方式，对发动机进行检测和维修。
汽车发动机的寿命需要决定了必须进行定期检测
汽车发动机在运行过程当中，为了保证正常运行并适当延长其寿命，需要我们按照保养要求和使用需要，对其进行定期的检测。在汽车发动机的使用过程中，有时候忽略了定期的检测和维修，导致了汽车发动机机构和配件损坏，影响了发动机的整体使用寿命，对发动机造成了永久的伤害。因此，为延长发动机寿命的实际需要，我们要对发动机进行定期的检测。
3汽车发动机常见故障分类
通过对汽车发动机的实际检测和维修发现，其常见故障主要分为以下几种：
发动机敲缸以及内部出现异响
发动机敲缸是比较常见的故障，主要原因是其中曲柄机构发生了故障引起的，主要是曲柄机构中的配件在运行的过程中变形或者移位，导致了敲缸和内部异响的出现。
气门有漏气现象，气门出现异响
气门出现漏气或者异响，证明气门封闭不严，或者气门系统的配件发生了故障，对于这种故障我们可以通过定期检测排查出来，做到提前发现提前解决。
怠速运转不良
发动机在启动之后处于怠速状态，我们通过对怠速状态的观察，可以很好的了解发动机的运行状态。通常怠速运转不良都是发动机整体故障的前兆。
发动机不能启动，加速不良
正常状态下发动机应该能够正常启动，并且保持持续的线性加速。但是由于内部启动机构的损坏，会导致不能正常启动，这时我们就要对启动系统进行仔细检查。
机油压力异常，消耗异常
发动机在正常状态下，所消耗的机油和燃油维持在固定的水平，如果出现烧机油和燃料消耗异常的情况，则表明发动机润滑效果不好，内部机构出现了严重的磨损。
发动机过热或过冷，有漏水现象
发动机要想保持平稳运行，其缸体温度是比较固定的。如果发动机出现过热或者过冷的情况，并伴有漏水的现象，我们就必须及时对发动机进行开缸检修了。 发动机启动困难，发动机动力不足，怠速不稳
发动机如果出现启动困难，并且伴有怠速不稳，进而整体动力不足的情况，则表明发动机的启动系统和运行系统出现了问题，我们要针对启动系统进行重点检修。
排气管出现噪声，有漏气现象
发动机正常运行的时候，排气管是没有噪音的，所排出的尾气也达到排放标准。如果排气管出现噪声并伴有漏气现象，证明排气系统出现故障，我们要对排气系统进行检修。
4汽车发动机典型故障维修方案分析
(1)发动机敲缸故障现象：主要的故障表现是发动机在怠速状态下出现强烈的敲击声音。在发动机冷启动的时候敲击声音比较明显，在发动机热车以后，响声逐渐消失，在发动机熄火之后敲击声彻底消失。故障原因分析：之所以会出现敲击声，主要原因在于缸体内的活塞与气缸存在一定的间隙，或者是由于活塞销子与连杆衬套过紧导致的，最终引起连杆变形而引起缸体敲击声的出现。
故障排除办法：利用气缸专用听诊器听取敲击声音，并调整活塞与气缸缸体的间隙，或者调整活塞销子与连杆衬套的松紧度。
(2)活塞销出现异响的故障现象：活塞销异响主要是指在发动机怠速和中速运行的过程中，随着转速的增加出现嗒、嗒的杂音，发动机温度升高之后响声随之消失。对其原因进行分析后发现，主要原因在于活塞销与连杆衬套太过松散，没有实现与活塞销座孔的紧密配合。
故障排除办法：利用听诊器判断声音位置，并适当调整活塞销与其他部件的孔距。
(3)连杆轴承部位出现异响的故障现象：发动机在平稳运行的时候一切正常，只有在突然加速的过程中，会出现连续的敲击声，如果发动机熄火，则敲击声随之消失。对其原因进行分析后可知：造成此种异响的原因主要是连杆轴承盖的位置螺栓出现了松动，造成了连杆轴承与轴颈出现磨损，进而影响轴承的润滑，最终导致轴承合金脱落。
故障诊断与排除：利用听诊器判断声音位置，进而对所在位置的连杆及配套件进行维修。
(4)主轴承异响故障现象的发生：主要是指发动机在急加速的时候轴承部位出现敲击声，整个发动机发生较大震动，异响随着转速的加大而变大。其根本原因在于轴颈与轴承过度磨损导致了间隙较大，造成了主轴承盖螺栓松动。
故障诊断与排除：利用听诊器直接听气缸的下半部，找出异响位置，更换配件。
5结语
通过本文的分析可知，对于汽车发动机而言，要想保证其正常使用，并有效延长寿命，就要定期的对其进行检测与维修，同时积极采取维修措施，对发生的故障进行检测和维修，保证发动机能够正常使用。通过本文故障排除方法的介绍，让我们对汽车发动机的检测与维修有了更深的认识。
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人们的生活中汽车已经成为了不可或缺的重要代步工具，汽车在迅速发展的科学技术背景下并没有停下脚步。下面是我为大家精心推荐的汽车检测与维修技术论文，希望能够对您有所帮助。
汽车检测诊断与维修技术分析
[摘 要]人们的生活中汽车已经成为了不可或缺的重要代步工具，汽车在迅速发展的科学技术背景下并没有停下脚步。在汽车运用的检测与维修体系中，逐渐增加了科技手段与设备，能够为汽车提供各种更好的使用性能。本文主要分析了汽车运用的检测与维修技术发展现状，汽车运用的检测与维修技术发展前景，建设汽车运用的综合检测维修站。
[关键词]汽车运用;检测与维修;科学技术
中图分类号： 文献标识码： A 文章 编号
1 汽车运用的检测与维修技术发展现状
我国从上世纪逐渐开始研究和分析汽车运用的检测与维修技术，为了能够符合汽车在检测与维修过程中产生的要求，当时交通部主要开发与研究了汽车发动机中气缸检测漏气量的仪器、点火正时灯等相关设备。之后我国重点对汽车运用的检测维修技术实施了研究，国家发改委在开发应用项目中对汽车在不解体情况下的检测维修技术与设备进行了研究。交通部亲自主持并且研究开发了反力式汽车制动试验台、惯性式汽车制动试验台以及发动机综合检测设备和国民经济在20 世纪80 年代开始快速发展，在各个领域中科学技术都出现了很快的发展，随之发展的还包括汽车检测与维修技术，再加上我国汽车的制造行业和交通运输业的迅猛发展，日益增加了对汽车运用的检测与维修技术设备的需要。由于我国迅速增加的汽车保有量，随之产生了较为严重的环保与交通安全等系列问题。例如怎样确保汽车经济、快速，同时尽量对社会不会产生公害等问题，已经成为重要议事被相关政府部分提到了日常工作之中，因此对汽车运用的检测与维修技术的发展发挥了促进作用，例如交通部研制开发了汽车制动试验台、侧滑试验台、轴重仪等。
在研制检测单台设备获得成功的前提下，为了确保良好的汽车运用的检测与维修技术情况，应对正在使用的汽车加强管理，充分使用汽车检测设备，其实在1980 年交通部已经提供技术在全国范围内的运输与管理车辆体系建设汽车检测站。交通部在20 世纪80 年代初期建设了我国首个汽车检测站。建设该检测站以后，交通部提出在多个省市逐渐建设汽车检测站，公安部在交通部构建汽车检测站的前提下迅速推广与发展了汽车监理，全国在1990 年底已经拥有600 多个汽车检测站， 编织 了全国范围内的汽车检测网络。同时，汽车运用的检测与维修技术及设备已经获得了较快的发展。全国范围内目前生产汽车运用的检测设备厂家已经超过了60 个，除了交通部之外，城建、机械等系列部门也快速进入了研制、生产汽车运用的检测设备领域。我们已经完全可以自己生产一整套的汽车运用的检测与维修技术设备，例如具有复杂技术的大型汽车底盘测功机、综合分析发动机仪器等。为了能够与汽车运用的检测与维修技术互相配合，我国已经相继颁布并实行了与汽车相关的检测与维修的国家及行业标准。从综合性能的汽车运用的检测与维修站到汽车检测与维修拥有的相关项目，这些基本上都已经达到了有法可依。
2 、汽车运用的检测与维修技术发展前景
我国汽车运用的检测与维修技术经历了漫长的发展过程;从技术、检测与维修设备的引入，到自主性的开发研究及应用推广;从单一功能的检测与维修到综合性能的检测与维修，获得了极大的进步。特别是研制生产检测与维修设备已获得迅速的发展，逐渐拉近了与国外先进技术之间的距离。例如汽车运用的检测与维修中的制动试验台、侧滑试验台等，国内基本上可以自给自足，并且具有了各种形式结构。我们在这方面已经取得了较大的进步，可是相较于世界先进水平来说，还是存在着一定的差距.
规范汽车运用的检测与维修技术基础
我国在检测与维修技术发展的过程之中，一般对硬件技术非常看重，轻视甚至忽略了较大难度、较多投入以及具有显著社会效益的检测与维修 方法 、标准限值等基础技术的研究。伴随着检测与维修方法的不断完善，和硬件相匹配的检测与维修软件技术将会日趋完善。我国在今后将会着重对下列汽车运用的检测与维修技术基础开展研究.
制定和完善汽车运用的检测维修方法，例如滑行过程中的距离、加速产生的距离和时间、汽车发动机耗损燃料的工作效率等。2)企业在营运过程中需要制定关于技术状况的检测评定规则，统一规范全国范围内的检测维修技术要求。3) 针对具有综合性能的大型检测与维修设备编制正式的规则，同时确保该检测站严格履行自身职责。
智能化的汽车检测与维修设备
外国当前的汽车检测与维修设备已经大量使用了机、电、光一体化技术，同时在测控工作中科学应用计算机，一些检测与维修设备已经设计了专家职能体系，可以对汽车运用技术情况进行检测，并且对发生故障的汽车具体位置与原因进行诊断，帮助维修人员对发生的故障情况迅速解决。我国汽车运用的检测与维修设备当前在应用专家智能体系方面与国外还是存在着较大的差距。例如重点依赖进口的四轮检测定位系统、发动机电喷综合性能的检测仪器等。我们应当在汽车运用的检测与维修设备智能化方面加强发展力度。
管理汽车运用的检测与维修网络化
我国综合性的汽车检测站一部分已经实现了管理计算机检测系统，虽然管理计算机系统已经利用了计算机测控，可是各个站具有不同的计算机监控，即便已经利用了计算机技术网络，网络化的实现也仅仅是在站内。伴随着不断进步的管理与技术，汽车运用的检测与维修技术在今后将会真正意义上的实现网络化，进而完成共享信息资源、共享硬件和软件资源。在这个前提下，应用高速信息公路将全国范围内的综合汽车检测站编织成一个网络，有利于交通部门对各个地区的车辆情况及时掌控。
3 建设汽车运用的综合检测维修站
汽车运用的综合检测维修站是一种集合了现代化的检测技术、电子信息技术、计算机应用技术，在对汽车不解体的情况下进行检测与维修的企业。它能够在室内对车辆的各种参数功能进行检测和维修，检查出极有可能出现的故障，为准确、全面评价汽车的使用功能和技术情况提供重要根据。汽车运用的综合检测维修站既能够在动力、经济、环保、安全等方面对车辆进行检测与维修，同时还能够在科学教研方面对参数功能实行测试，检测项目比较广并且具有一定的深度，可以为汽车检测、维修、设计等有关部门提供重要的依据。汽车运用的综合检测维修站重点是由一条甚至多条检测线构成。检测站具有的独立完整性决定了其除了检测线以外，还应当具有停车场所、试车道、清洗站、电气维修区域、办公与生活规划区等。
为了节省汽车检测的费用、场地、人员和提高汽车的检测效率，当前汽车检测设备的功能正从单机单功能向单机多功能的综合测试台方向发展 为了节省汽车检测的费用、场地、人员和提高汽车的检测效率，当前汽车检测设备的功能正从单机单功能向单机多功能的综合测试台方向发展
结束语
汽车运用的检测与维修技术是伴随着汽车技术而迅速发展起来的。汽车在发展的初级阶段，人们解决汽车产生的问题重点利用检测与维修人员的工作 经验 。随着科学技术的不断进步，尤其是计算机技术的迅速发展，汽车运用的检测与维修技术也蓬勃发展起来。目前人们可以依赖各种现代化的设备仪器，在对汽车不解体的前提下实施检测与维修。为了节省汽车检测的费用、场地、人员和提高汽车的检测效率，当前汽车检测设备的功能正从单机单功能向单机多功能的综合测试台方向发展。
[参考文献]
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1．专业定位 准确， 人才培养目标和模式明确 专业定位准确， 办学思路明确 广州市政府已将汽车制造作为本市经济发展的支柱产业，总的年产量确定为 150万辆，并正在建设以珠三角地区为主体的汽车零部件配套基地，每年将给广州市带来3000亿的国内生产总值。在汽车消费中，买车的钱约占汽车消费的1/3，而汽车服务要占到汽车消费的2/3，维修汽车将是今后市民的主要消费对象，汽车服务已经不再是厂家售后服务的概念，它集合了汽车金融、汽车保险、汽车零配件、汽车“4位一体”的售后服务、汽车维修、汽车中介、汽车美容和防护、汽车专业人才的教育和培训、城市规划、交通管理的社会大系统。 广州市每年总共向社会提供约 2000个大专层次专门技术人才，而在广州市，与汽车相关的从业人员将超过100万。我校就是在这样的大环境下建立的汽车检测与维修技术专业，专业定位在培养现代汽车检测与维修的专门技术人才上，使毕业的学生具有一定专业理论知识，具有较强的现代汽车检测与维修的动手能力，同时能够从事汽车销售、汽车营运及汽车企业管理工作。 本专业始终把服务于广东省汽车工业及其经济发展放在第一位，以市场需求及就业为导向，以产学研结合为人才培养的基本途径，在坚持以人为本和全面推进素质教育的基础上，形成并实践了以职业能力培养为核心，职业技能与素质训练相结合，理论与实践并重，紧密与校外企业的合作，培养具有一定理论知识又有较强实践技能的技术应用型专门人才的办学思路。本专业建设的最终目标是办成全国示范性专业。 专业建设规划目标明确， 实施方案具体，措施得力，效果显著 本专业根据《广州大学科技贸易技术学院“十五”规划》 ，结合汽车服务和汽车产品市场的发展与竞争的趋势，制定了本专业的“十五发展规划” 。到了 2005年将新增汽车技术服务与营销专业、汽车电子技术专业，并计划于2007年成立车辆工程系，届时汽车专业发展到6 ～ 8个 。到2006年，上述的三个汽车专业将 招生200～240人、在校生将达360人，其中 本专业 的在校生将达195人。 建设与完善现有的校内外实践教学基地，形成本专业系列实验室、系列实训室和系列校内外实习基地。 学校现在主要有人才引入机制、青年骨干教师培养制度、年度考核制度、严谨的教学管理制度、教学竞赛制度等，以保证目标规划的顺利进行。 人才培养模式符合培养目标的要求 本专业培养德、智、体、美全面发展的，即掌握一定专业理论知识，具有较强的现代汽车检测与维修的动手能力，又熟悉汽车销售、汽车营运及其企业管理的高级复合应用型人才。毕业生在工科大专文化、专业基础知识和现代汽车技术专业知识的基础上，将具有一定的通用机械设计与维修能力、现代汽车检测与维修能力、汽车销售能力和汽运企业管理能力，并将获得中级汽车修理工证书。 根据培养目标，毕业生应有的 知识结构是： 1 ）掌握工科大专文化基础知识； 2 ）掌握本专业知识所需要的基本理论、基本知识和基本技能； 3 ）掌握与现代汽车技术相关的专业知识和实践操作。
汽车检测是指为了确定汽车技术状况是否达到标准或工作能力是否正常而进行的检查和测量。下面是我为大家精心推荐的汽车检测技术论文，希望能够对您有所帮助。
国内汽车检测技术概况
[摘 要]本文通过了解我国国内汽车检测技术的概念及其分类，介绍了我国一些先进前沿的汽车检测技术，阐述了我国汽车检测技术的发展概况，针对我国汽车检测技术中的不足之处，结合我国汽车检测技术的具体发展形势，提出了我国汽车检测技术的发展方向，这对我国汽车检测技术的发展具有一定的现实指导意义。
[关键词]汽车检测;检测技术;国内现状;发展概况
中图分类号： 文献标识码：A 文章 编号：1009-914X(2015)03-0056-01
1.汽车检测的概念
汽车检测是指为了确定汽车技术状况是否达到标准或工作能力是否正常而进行的检查和测量。汽车检测技术则是指在汽车检测这一过程中所有与之相关的检测硬件和检测软件的研发和使用技术。
2.汽车检测技术的分类
安全环保检测
安全环保检测主要是针对汽车的安全运行和环境保护方面的检测，这种检测又分为定期检测和不定期检测。该检测的目的是为了确定车辆是否具备符合要求的外观容貌以及良好的安全性能，同时对汽车的环境污染程度进行有效控制。在汽车不解体的情况下，对汽车建立安全监控体系，确保汽车能高效、安全和低污染的运行。
综合性能检测
综合性能检测是指对汽车的综合性能实行定期或者不定期的检测。该检测的目的是为了确定汽车是否具有良好的动力性、可靠性、安全性、噪声污染性以及排气净化性。该检测主要针对汽车的故障及其原因或隐患部位实行质量监督和检测，从而建立汽车质量监控体系，来达到该检测技术的目的。
3.国内汽车检测技术的发展情况
国内汽车检测技术的发展历程
(1)20世纪60年代，我国汽车检测技术处于起步阶段。我国开始研究汽车检测技术开始于20世纪60年代，为了满足当时的汽车维修需要，我国交通部门研究和开发了发动机汽缸漏气量检测仪以及点火正时灯等一些基本的检测仪器。
(2)20世纪70年代，我国汽车检测技术进入发力发展阶段。随着我国汽车生产技术以及人们汽车使用率的飞速增长，我国交通部门开始进入大力发展汽车检测技术的阶段。汽车检测的仪器设备增多，检测项目增多，检测标准和规则也得到进一步的完善，建立了汽车性能综合检验台。
(3)20世纪80年代，我国汽车检测技术进入快速发展阶段。随着我国科学技术和国民经济的飞速发展，我国汽车制造业和交通运输业也得到了飞速发展。因此，对汽车检测技术和设备的需求也日益增涨。我国汽车检测技术因此进入其发展的蓬勃向上时期。
(4)20世纪90年代至今，我国汽车检测技术已经发展相对成熟。迈入90年代后，我国汽车检测技术从其设备的研制、开发以及生产都有了自身的一套运作体系。90年代是我国汽车检测技术的发展高潮时期。虽然目前我国的汽车检测技术与外国仍存在一定的差距，其发展的过程中也存在有一些问题和不足，但我国汽车检测技术也在不断的吸收借鉴完善自己，保证自身良好的发展态势，努力为其创造广阔的发展前景。
目前国内具有代表性的先进前沿的汽车检测技术
(1)虚拟仪器检测技术
虚拟仪器检测技术是指通过自由增减测试系统配置，利用系统配置单元器件，按照每一个项目测试的要求标准，可以直观和有效的得出监测结果，从而提高测试技术的效率。
(2)将GPS技术与车辆检测相结合
该技术主要是利用了能够接受卫星定位信号的GPS系统，将其与汽车检测技术系统相结合，从而达到快捷有效的检测过程。
(3)利用汽车四轮定位进行检测
四轮定位仪主要是依据车轮定位得到检测数据，它利用图像显示并记录汽车四轮的运作情况，与汽车检测数据结果分析相结合，从而达到检测目的。
4.国内汽车检测技术发展过程中存在的问题
国内汽车检测站的经营管理过程中存在行政干预问题
在我国，安全检测是由公安部门来建立管理的。因此我国的综合性能检测站都由交通部门直接建立并管理或者由地方企业建立但仍由交通部门管理。这种行政管理形式，往往造成了检测结果的不真实、检测过程的不规范或者检测项目不完善的情况，甚至是伪造一些监测数据。
我国汽车检测存在重复检测的问题
目前，我国有权对汽车进行检测的机构至少有三种，即安检站、机动车尾气排放检测站以及汽车综合性能检测站。这三个机构又分别归隶属于公安、环保、和交通管理部门。这些部门从各自的职能要求出发对车辆进行必要的检查和监测，容易造成车辆的重复检查，在加大汽车检测工作量的同时，给车主也带来不便。
检测技术有待进一步完善
目前，我国的进口汽车检测标准体系主要依赖于外国检测标准，因此针对我国汽车具体发展情况，我国的汽车检测技术有待进一步提高和完善。例如，我国目前的技术可以对车辆的正面、侧面、追尾等事故进行检测，但对侧面碰撞、追尾碰撞等事故却缺乏相关的检测标准。这也急需我国汽车检测技术的提高和完善。
我国汽车检测人员的整体专业能力和专业素质有待提高
一方面，我国的汽车检测人员的专业检测能力有待提高。一些检测人员本身缺乏基本的汽车知识，检测操作不规范，对检测结果的分析能力不够，不能很好的判断汽车是否达到检测标准。另一方面，我国汽车检测人员的自身素质不够，一些检测人员故意抬高检测收费标准，为了个人利益不顾集体利益，甚至为一些没有达到标准的车辆伪造数据。这些都是造成安全隐患的个人因素，也不利于我国检测技术的研发和推广。
5.解决国内汽车检测技术发展过程中的问题的有效 措施
汽车检测技术基础实现规范化
在我国汽车检测技术的发展过程中，汽车检测的硬件技术一直以来都比汽车检测技术中的软件技术更受重视。这种想法往往会导致对一些基础性技术研究的忽略。因此，我国汽车检测技术的发展方向应该注重与硬件配套的软件检测技术的完善和提高。这方面主要做到三点：一，制定并完善汽车检测项目的限值标准和检测 方法 ;二，完善汽车技术状况检测的评定细则，将全国各地的检测要求和具 体操 作技术进行统一和规范化;三，严格执行综合性能检测站对大型检测设备的认证规则，确保综合性能检测站有能力胜任并履行其检测职责。
汽车检测设备实现智能化
虽然目前我国的汽车检测技术以及检测设备的智能化与国外的检测存在一定的差距，但是我国汽车检测设备正积极学习并通过进口一些外国先进检测设备来提高并完善我国汽车检测设备的智能化。检测设备的智能化使检测设备具有专家检测和诊断系统以及智能化的功能，可以在较短时间较快较准确的对汽车状况进行检测，并诊断出汽车发生故障的部位以及故障原因，从而让维修人员能够迅速解除故障。节约了劳动成本，提高了劳动效率。
汽车检测管理实现网络化
随着计算机和 网络技术 的飞速发展，我国各个行业都在逐步实现其管理的网络化，汽车检测行业也不例外。目前，虽然我国的部分汽车综合性能检测站已经实现了计算机管理系统检测，但计算机监控系统并不完善，而且各个检测站之间采用的计算机检测方式也都一致。为了逐步实现我国汽车检测管理的一致性和有效性，我国汽车检测应该积极推进其管理的网络化。
6. 总结
随着我国经济和社会的进步以及汽车工业的发展，我国汽车检测技术也必须不断的提高和完善。为了使汽车维修人员的工作越来越轻松，提高汽车检测结果准确性，我国汽车检测技术的发展越来越趋向于自动化、网络化和智能化。汽车检测技术的完善和提高有利于我国交通事业以及环保事业的发展，从而为我国经济和社会的发展提供良好的外在环境。
参考文献
[1] 初君浩;浅析汽车检测技术的发展[J];科技致富向导;2014(08)25.
[2] 王洪亮;汽车检测技术的若干问题的思考[J];无线互联科技;2013(12)15.
作者简介
张彦(1975-)女，汉族，山东菏泽人，助理工程师，大学学历， 毕业 于山东省委党校经济管理专业，研究方向为车辆检测、维修。
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