CN102622722A

CN102622722A - 发动机特性曲线转化方法及装置

Info

Publication number: CN102622722A
Application number: CN2012100059735A
Authority: CN
Inventors: 夏鄂; 周润珈; 涂宏斌; 张迁; 钟柳芳
Original assignee: Zoomlion Heavy Industry Science and Technology Co Ltd
Current assignee: Zoomlion Heavy Industry Science and Technology Co Ltd
Priority date: 2012-01-10
Filing date: 2012-01-10
Publication date: 2012-08-01

Abstract

本申请公开了一种发动机特性曲线转化方法及装置，该方法包括：获得待处理的发动机特性曲线的特性曲线图像，将所述特性曲线图像进行二值化处理，得到二值图像；从所述特性曲线图像中读取选择的特征点的图像坐标系坐标和万有特性坐标系坐标，确定图像坐标系坐标和万有特性坐标系坐标的转换系数；根据确定的转换系数，确定万有特性曲线坐标系中的所有坐标点的图像坐标系坐标值，并记录每个图像坐标系中的坐标值的像素值，得到发动机特性曲线数据。该方法利用计算机图像处理程序实现特性曲线的处理，获取特性曲线数据，实现简单、方便，识别准确度高。

Description

发动机特性曲线转化方法及装置

技术领域

本申请涉及图像处理技术领域，尤指一种发动机特性曲线转化方法及装置。

背景技术

汽车及工程机械开发设计、选配发动机时，需要使用发动机的发动机万有特性数据来预测发动机的动力性、燃油经济性。而通常情况下，发动机制造方志提供发动机万有特性曲线图形而没有具体数据，而将发动机的万有特性曲线图数字化得到万有特性数据常常是进行发动机与传动系统、作业系统匹配、预测整车动力性和经济性所必须的数据，这就导致使用过程中对万有特性数据的需求不能得到满足。

目前常用的将万有特性曲线图转化为万有特性数据的方式主要包括以下两种：

方法一：手动法

人工按照万有特性曲线图形上的坐标用直尺测量、估算数值后用笔记录下来，然后再手工输入到计算机中形成数据文件。由于万有特性曲线图比较复杂，人工数字化的方式非常费时，且由于人为因素导致的误差也比较大，转化效率比较低。

方法二：半自动法

利用计算机的图形放大原理将万有特性曲线图放大，根据图形的特征点确定屏幕坐标与万有特性曲线图所示的工程坐标的对应关系，检验无误后，人工操作计算机鼠标沿每条等油耗曲线点击采集数据，最后存盘形成数据文件。这种方式在一定程度上提高了自动化程度、但同样要人工鼠标点击描绘等油耗曲线来采集数据，因此人为描绘导致的误差也比较大，且同样存在转化效率低的问题。

可见现有技术中的万有特性曲线图转化为万有特性数据的过程中均存需要人工参与，转化误差大，转化效率低得问题，不能获取到较佳的万有特性数据，用于工程机械的开发设计和发动机的选配过程。

发明内容

本发明提供一种发动机特性曲线转化方法及装置，用以解决现有技术中存在万有特性曲线转化时需要人工参与，转化误差大、效率低的问题。

本发明方法包括：

一种发动机特性曲线转化方法，包括：

获得待处理的发动机特性曲线的特性曲线图像，将所述特性曲线图像进行二值化处理，得到二值图像；

从所述特性曲线图像中读取选择的特征点的图像坐标系坐标和万有特性坐标系坐标，确定图像坐标系坐标和万有特性坐标系坐标的转换系数；

根据确定的转换系数，确定万有特性曲线坐标系中的所有坐标点的图像坐标系坐标值，并记录每个图像坐标系中的坐标值的像素值，得到发动机特性曲线数据。

一种发动机特性曲线转化装置，包括：

获取模块，用于获得待处理的发动机特性曲线的特性曲线图像；

处理模块，用于将所述特性曲线图像进行二值化处理，得到二值图像；

确定模块，用于从所述特性曲线图像中读取选择的特征点的图像坐标系坐标和万有特性坐标系坐标，确定图像坐标系坐标和万有特性坐标系坐标的转换系数；

转化模块，用于根据确定的转换系数，确定万有特性曲线坐标系中的所有坐标点的图像坐标系坐标值，并记录每个图像坐标系中的坐标值的像素值，得到发动机特性曲线数据。

本发明有益效果如下：

本申请实施例提供的发动机特性曲线转化方法及装置，获得待处理的发动机特性曲线的特性曲线图像，将所述特性曲线图像进行二值化处理，得到二值图像；从所述特性曲线图像中读取选择的特征点的图像坐标系坐标和万有特性坐标系坐标，确定图像坐标系坐标和万有特性坐标系坐标的转换系数；根据确定的转换系数，确定万有特性曲线坐标系中的所有坐标点的图像坐标系坐标值，并记录每个图像坐标系中的坐标值的像素值，得到发动机特性曲线数据。该方式可以将非数字的万有特性曲线自动进行数字化转化，从而获取到发动机的万有特性数据，实现简单、方便，识别准确度高。

附图说明

此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本发明的一部分，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：

图1为本发明实施例中发动机特性曲线转化方法的流程图；

图2为本发明实施例中发动机特性曲线转化装置的结构示意图。

具体实施方式

为了使本申请所要解决的技术问题、技术方案及有益效果更加清楚、明白，以下结合附图和实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。

本发明实施例提供一种发动机特性曲线转化方法，可方便、快速、精确的将发动机万有特性曲线数字化，为整车的动力性、燃油经济性预测，以及产品设计选型提供有力的依据，其流程如图1所示，包括如下步骤：

步骤S11：获得待处理的发动机特性曲线的特性曲线图像。

该步骤实现信息的获取，将非数字的发动机万有特性曲线转化为特性曲线图像，例如图纸上的、说明书上的导入计算机中形成图像文件，具体可以将非数字的万有特性曲线图片通过扫描仪扫描导入计算机，获取到图像文件。

步骤S12：对获得的特性曲线图像进行平滑滤波处理，以及对获得的特性曲线图像进行锐化和增强处理。

由于扫描仪和非数字的发动机万有特性曲线图片本身等原因，得到的万有特性曲线图像可能会存在噪声和杂点。因此，较佳的是对导入计算机的图像文件进行处理，以获取较优质的特性曲线图像。例如：可以利用图像处理软件Photoshop以及特性曲线图像处理程序对图像进行平滑滤波，然后对特性曲线图像进行锐化和增强，突出特性曲线线条和坐标系以便特征提取。

该步骤为可选步骤，目的是为了让获取的万有特性曲线质量更佳。

步骤S13：将获得的特性曲线图像进行二值化处理，得到二值图像。

即将特性曲线图像转化为只有黑白两种颜色的二值化图像。

步骤S14：从特性曲线图像中读取选择的特征点的图像坐标系坐标和万有特性坐标系坐标，确定图像坐标系坐标和万有特性坐标系坐标的转换系数。

利用计算机图像处理程序读取特性曲线图像中图像坐标系原点的万有特性坐标系坐标，以及读取选择的其他特征点的万有特性坐标系坐标；用选择的其他特征点的万有特性坐标减去坐标原点的万有特性坐标系坐标，得到选择其他特征点的图像坐标系坐标。根据各特征点的图像坐标系坐标和万有特性坐标系坐标，带入建立的转化公式模型，得到图像坐标系坐标和万有特性坐标系坐标的转换系数。

读取图像文件中图像坐标系坐标原点在万有特性坐标系中的坐标值(X₀、Y₀)，以及读取其它特征点在万有特性坐标系中的坐标值(X_n、Y_n)并进行存储，将读取的(X_n、Y_n)转化为图像坐标系坐标(X′_n、Y′_n)，其中：

X_n′＝Xn-X₀

Y_n′＝Yn-Y₀

然后建立转换公式模型：

\begin{matrix} X_{W} = a X_{n}^{'} + c \\ Y_{W} = b Y_{n}^{'} + d \end{matrix}

其中，X_W、Y_W为万有特性曲线坐标系坐标，X′_n、Y′_n为图像坐标系系坐标。

将特征点的(X′_n、Y′_n)与对应的(X_W、Y_W)代入建立的转换公式模型，得到转换公式模型中的转换系数a、b、c、d的值。

可选的，该步骤完成后，可以验证一下数据的正确性，根据采集的特征点的数据(X_n′，Y_n′)在计算机屏幕上绘制绘图验证数据的正确性。如果不正确或者出现噪点则返回重新执行步骤S12-S14的过程。

步骤S15：根据确定的转换系数，确定万有特性曲线坐标系中的所有坐标点的图像坐标系坐标值。

根据确定的转换系数，将获取的特性曲线图像所有点的万有特性曲线坐标系坐标代入建立的转换公式模型，得到万有特性曲线坐标系中的所有坐标点的图像坐标系坐标值。

该步骤根据建立的转换公式模型：

\begin{matrix} X_{W} = a X_{n}^{'} + c \\ Y_{W} = b Y_{n}^{'} + d \end{matrix},

确定特性曲线图像中每个点的凸显坐标系坐标值，其中转换系数a、b、c、d的值已经在步骤S14中确定出来，因此，根据每个点的万有特性曲线坐标系坐标(X_W、Y_W)即可确定每个点的图像坐标系系坐标(X′_n、Y′_n)。

通过该公式将屏幕坐标转换成实际特性曲线图坐标系。从而实现图像坐标到万有特性曲线工程坐标系转换。

步骤S16：记录每个图像坐标系中的坐标值的像素值，得到发动机特性曲线数据。

基于统一发明构思，本发明实施例还提供一种发动机特性曲线转化装置，如图2所示，该装置包括：获取模块10、处理模块20、确定模块30和转化模块40。

获取模块10，用于获得待处理的发动机特性曲线的特性曲线图像。

处理模块20，用于将获得的特性曲线图像进行二值化处理，得到二值图像。

优选的，上述处理模块20，还用于将获得的特性曲线图像进行二值化处理之前，对获得的特性曲线图像进行平滑滤波处理，以及对获得的特性曲线图像进行锐化和增强处理。

确定模块30，用于从获得的特性曲线图像中读取选择的特征点的图像坐标系坐标和万有特性坐标系坐标，确定图像坐标系坐标和万有特性坐标系坐标的转换系数。

优选的，上述确定模块30，具体用于读取特性曲线图像中图像坐标系原点的万有特性坐标系坐标，以及读取选择的其他特征点的万有特性坐标系坐标；用选择的其他特征点的万有特性坐标减去坐标原点的万有特性坐标系坐标，得到选择其他特征点的图像坐标系坐标；根据各特征点的图像坐标系坐标和万有特性坐标系坐标，带入建立的转化公式模型，得到图像坐标系坐标和万有特性坐标系坐标的转换系数。

转化模块40，用于根据确定的转换系数，确定万有特性曲线坐标系中的所有坐标点的图像坐标系坐标值，并记录每个图像坐标系中的坐标值的像素值，得到发动机特性曲线数据。

优选的，上述转化模块40，具体用于根据确定的转换系数，将获取的特性曲线图像所有点的万有特性曲线坐标系坐标代入建立的转换公式模型，得到万有特性曲线坐标系中的所有坐标点的图像坐标系坐标值。

优选的，上述发动机特性曲线转化装置还包括：建立模块50，用于建立的转换公式模型，建立的转换公式模型为：

\begin{matrix} X_{W} = a X_{n}^{'} + c \\ Y_{W} = b Y_{n}^{'} + d \end{matrix};

上述发动机特性曲线转化方法及装置，利用计算机图像处理程序通过图像扫描和特征点识别将万有特性曲线转化为数字化的万有曲线数据，从而可以方便的获得万有特性曲线所包含的数据信息，该方法利用计算机数字图像处理程序直接将发动机的特性曲线图像的特征点读取出来，不需要人工测量和鼠标选点，方便快捷、大大提高了识别效率，减少了人工操作可能带来的误差，提高了数据识别的准确度，该方法自动化程度高，方便、快速，且识别的精确度高。

显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。

Claims

1.一种发动机特性曲线转化方法，其特征在于，包括：

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，从所述特性曲线图像中读取选择的特征点的图像坐标系坐标和万有特性坐标系坐标，确定图像坐标系坐标和万有特性坐标系坐标的转换系数，具体包括：

利用计算机图像处理程序读取特性曲线图像中图像坐标系原点的万有特性坐标系坐标，以及读取选择的其他特征点的万有特性坐标系坐标；用选择的其他特征点的万有特性坐标减去坐标原点的万有特性坐标系坐标，得到选择其他特征点的图像坐标系坐标；

根据各特征点的图像坐标系坐标和万有特性坐标系坐标，带入建立的转化公式模型，得到图像坐标系坐标和万有特性坐标系坐标的转换系数。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据确定的转换系数，确定万有特性曲线坐标系中的所有坐标点的图像坐标系坐标值，具体包括：

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，建立的转换公式模型为：

X_W＝aX′_n+c

Y_W＝bY′_n+d

5.如权利要求1-4任一所述的方法，其特征在于，将所述特性曲线图像进行二值化处理之前，还包括：

对所述特性曲线图像进行平滑滤波处理，以及对所述特性曲线图像进行锐化和增强处理。

6.一种发动机特性曲线转化装置，其特征在于，包括：

7.如权利要求6所述的装置，其特征在于，所述确定模块，具体用于读取特性曲线图像中图像坐标系原点的万有特性坐标系坐标，以及读取选择的其他特征点的万有特性坐标系坐标；用选择的其他特征点的万有特性坐标减去坐标原点的万有特性坐标系坐标，得到选择其他特征点的图像坐标系坐标；根据各特征点的图像坐标系坐标和万有特性坐标系坐标，带入建立的转化公式模型，得到图像坐标系坐标和万有特性坐标系坐标的转换系数。

8.如权利要求6所述的装置，其特征在于，所述转换模块，具体用于根据确定的转换系数，将获取的特性曲线图像所有点的万有特性曲线坐标系坐标代入建立的转换公式模型，得到万有特性曲线坐标系中的所有坐标点的图像坐标系坐标值。

9.如权利要求6所述的装置，其特征在于，还包括：建立模块，用于建立的转换公式模型，建立的转换公式模型为：

X_W＝aX′_n+c

Y_W＝bY′_n+d

10.如权利要求6-9任一所述的装置，其特征在于，所述处理模块，还用于将所述特性曲线图像进行二值化处理之前，对所述特性曲线图像进行平滑滤波处理，以及对所述特性曲线图像进行锐化和增强处理。