汽车白车身视觉测量系统基本操作
白车身分解及测量方案书
白车身分解及测量方案书我们要明确白车身分解及测量的目的。
简单来说，就是通过对白车身进行细致的分解和测量，找出潜在的缺陷，确保车辆的安全性和质量。
让我们一步一步来。
一、准备工作1.工具准备：准备好拆卸工具、测量工具、记录工具等，确保工具齐全、完好。
2.人员安排：组织一支专业的分解和测量团队，明确各自职责。
3.安全措施：确保工作场所的安全，佩戴好安全帽、手套等防护用品。
二、白车身分解1.对白车身进行外观检查，观察车身是否有明显的变形、划痕等。
2.拆卸车身附件，如门板、翼子板、保险杠等，为的测量工作创造条件。
3.按照拆卸顺序，逐一拆卸车身内部的零部件，如座椅、仪表盘、内饰等。
4.在拆卸过程中，要注意对零部件进行分类存放，避免丢失或混淆。
三、白车身测量1.测量工具的选择：根据测量需求，选择合适的测量工具，如游标卡尺、千分尺、百分表等。
2.测量基准的确定：以车身主焊缝为基准，确定测量基准点。
3.测量数据的记录：对测量结果进行详细记录，包括测量部位、测量值、测量时间等。
4.数据分析：对测量数据进行分析，找出车身存在的问题。
四、问题诊断与解决1.根据测量数据，分析车身存在的问题，如焊点偏移、焊接强度不足等。
2.针对问题，制定相应的解决方案，如调整焊接参数、优化焊接工艺等。
3.实施解决方案，对车身进行修复和改进。
4.再次进行测量，验证问题是否得到解决。
3.将测量结果和解决方案反馈给相关部门，为后续生产提供参考。
写到这里，我端起咖啡，望着窗外的风景。
这份方案书虽然完成了，但我知道，这只是白车身分解及测量工作的开始。
在未来的日子里，我们还需要不断地优化方案，提高工作效率，为我国汽车产业的发展贡献力量。
我要提醒大家，分解和测量工作虽然繁琐，但却是保证车身质量的关键环节。
只有把每一个细节都做到位，才能让我们的汽车走得更远，更安全。
让我们一起努力，为打造世界一流的汽车产业而奋斗！注意事项：1.拆卸过程中要轻拿轻放，避免对车身造成二次损伤。
白车身分解及测量方案书
一、白车身分解准备工作为保证参考样车白车身零部件的完整性和零部件管理的条理化，在拆车前必须作好如下的准备工作。
2.1 白车身分解前的准备工作●拆车前各子项目与总成负责人都应充分了解各系统零部件的整体情况，根据拆车计划制定出合适的拆车流程。
●拆车场地准备：具有良好保密的、合适大小的拆车空间。
●拆车工具：举升机、力矩扳手、照相机、电钻、磨光机、榔头，拆车空白明细表、标签、称重仪器、密封塑料袋等（见白车身拆解详细方案）。
●零部件存放：仓库管理人员根据样车情况，做出足够、合理的零部件仓库空间，并根据样车零部件情况，准备足够、合理的存放器具。
完成后通知拆车负责人，由拆车负责人确认是否具备样车零部件存放条件。
●拆车人员安排：拆车人员由各项目组相关工作人员、客户项目组相关工作人员和拆车技术工人组成。
拆车技术工人应是具有多年汽车拆装及维修经验的四级以上技工。
●其它事宜：由项目组拆车现场负责人按拆车方案内容安排。
拆车过程中各子项目有关人员各负其责，仔细作好各项拆车记录，并及时作好拆卸下的零部件的入库工作。
每天拆车完毕后及时整理、编制《Benchmark记录表》、《样车零部件登记表》和《拆车工艺描述表》并汇总到总布置。
●拆解原则：使变形量尽可能小，拆解到能看清楚所有零部件即可。
2.2 人员分工●拆车现场总负责人：●职责：负责现场总指挥、总协调、监督及检查样车零部件入库管理，拆车记录文件的汇总和检查。
●拆车负责人：侧围、地板：前舱：后舱：车门、发动机罩、前舱盖：职责：负责拆车工作的具体实施，包括项目组人员的具体安排和协调、样车零部件入库、现场零部件明细表的编制，照相、各拆车记录文件整理、当天工作完毕后的文件、图片整理等。
●拆车工人：职责：根据负责人的拆车指令，进行合理到位的拆车工作。
●仓库管理人员：职责：根据拆车负责人、各系统拆车负责人的零部件存放与管理要求，将相关零部件有条理、整齐地放置于仓库中，并及时将入库零部件纳入零部件管理中。
白车身几何特征参数在线测量方法研究
摘要随着汽车行业的不断发展，汽车制造企业对白车身的焊接精度要求越来越高，传统测量技术具有柔性低、离线测量时间长和成本高等缺点，难以满足现代汽车行业自动化生产的需求。
基于机器视觉的在线测量技术具有柔性高、精度高、检测速度快以及可实时在线测量等优点，广泛应用于汽车自动化检测。
然而，在工程实践中，基于机器视觉的在线测量系统依然存在视觉传感内外参数标定过程复杂、停线时间长、被测特征类型无法确定以及位置参数拟合计算精度低等问题。
针对以上存在的问题，本文主要研究内容如下：①以某企业焊装生产线在线测量系统的线结构光视觉传感器为研究对象，介绍测量原理，提出测量位姿要求；采用基于自由移动的平面靶标标定方法分别标定视觉传感器的内外参数，并采用亚像素级角点提取方法提取棋盘格靶标的角点，并剔除伪角点，提高角点的定位精度。
②在视觉传感器已标定的基础上，研究圆孔、棱边和平面特征类型的匹配方法：圆孔特征打光图像采用基于边缘特征的图像匹配方法，计算边缘点的Hausdorff 距离作为匹配策略；圆孔、棱边和平面特征的光刀图像采用基于灰度的图像匹配方法，通过计算被测图像与模板图像之间的归一化互相关系数作为匹配策略，并采用金字塔搜索策略提高匹配效率。
③在完成特征类型匹配后，研究圆孔、棱边和平面特征在车身坐标系下的位置参数和偏移量的计算方法。
计算像素坐标系下圆孔打光图像的孔心二维坐标和光刀图像中的光刀与圆孔相交弦的中点的Z坐标得到圆孔的位置参数；计算像素坐标系下棱边光刀图像中的特征点的坐标得到棱边的位置参数；利用三角测距原理，计算在摄像机坐标系下特征点的法向偏移量得到平面的位置参数。
结合摄像机内参数和坐标转换矩阵以及预先制作的模板特征的参数，得到特征在车身坐标系下的参数和偏移量。
④将以上研究的在线测量方法应用于某企业白车身焊装生产线的在线测量系统，对白车身几何特征位置参数进行在线测量静态实验和半动态实验，验证在线测量方法的正确性。
关键词：白车身，在线测量，视觉传感器，参数标定，图像匹配ABSTRACTWith the rapid developments of automotive industries, automotive manufacturers are increasingly demanding for welding accuracy of body-in-white. Traditional measurement technology has disadvantages of low flexibility, long offline measurement time, and high cost, etc, which is difficult to meet the needs of automated production in modern automotive industries. The online measuring technology which is based on machine vision, has the advantages of high flexibility and precision, fast detection, and real-time online measuring, etc, therefore it is widely used in automotive detection areas. However, it still has the problems of complicated calibration process of internal and external parameters of vison sensors, long stopping time of production line, unmeasurable feature types, and low calculating accuracy of position parameters in engineering practices. Therefore, in order to tackle the foementioned problems, the main research work in this thesis is listed as follows:①The line-structured light vision sensor of online measurement system of the cooperative company’s welding production line is treated as the research object, and measuring principles and pose requirements are proposed. Then free-moving planar-target calibration method is used to calibrate the inner and outer parameters of the vision sensor, Thereafter extraction method on sub-pixel corner points is used to extract the corner points of checkerboard target, by which the positioning accuracy of corner points is improved by removing the false ones.②Based on the calibrated vision sensor, the methods on feature type matching including round hole, edge and plane are proposed. Image matching method based on edge features is utilised to match lighting image of round hole feature, and calculating Hausdorff distance of edge points is selected to be matching strategy. In the meantime, image matching method based on grayscale is utilised to match laser images of round-hole, edge and plane, and the matching strategy is determined by calculating the normalized mutual relationship between measured and template images, and Pyramid searching strategy is used to improve matching efficiency.③After feature type matching process is completed, calculating methods on parameter and error including round hole, edge, and plane feature in body coordinate system are researched. Parameter of round hole feature is obtained by caculating two-dimensional coordinate of hole-center in lighting image, and Z coordinate of重庆大学硕士学位论文middle point of laser and circular hole intersecting chord in pixel coordinate system. In the meanwhile, position parameter of edge feature is obtained by calculating laser feature point in pixel coordinate system, and position parameter of plane is obtained by calculating normal deviation of feature point in the camera coordinate system using the trigonometric range principle. Finally, Parameters of features in the body coordinate system are obtained by combining the camera parameters and the coordinate transformation matrix, and errors are obtained by comparing with parameters of prefabricated template characteristics.④In order to verify the correctness of the online measurement method, it is applied to the measurement system of a company’s welding production line of BIW, and online static. The semi-dynamic measurement experiments are performed to calculate the position parameters of BIW’s geometric features, respectively.Keywords:body-in-white, online measurement, vision sensor, parameter calibration, image matchIV目录目录中文摘要 (I)英文摘要 (III)1绪论 (1)1.1课题来源及研究意义 (1)1.2白车身在线测量相关技术研究现状 (2)1.2.1白车身几何特征参数在线测量研究现状 (3)1.2.2视觉传感器内外参数标定技术研究现状 (5)1.2.3图像匹配技术研究现状 (7)1.3课题主要研究内容 (8)2线结构光视觉传感器内外参数标定研究 (11)2.1线结构光视觉传感器 (11)2.1.1测量原理 (11)2.1.2位姿要求 (12)2.2线结构光视觉传感器内外参数标定 (12)2.2.1摄像机内参数标定 (13)2.2.2线结构光视觉传感器结构参数标定 (16)2.2.3棋盘格靶标角点提取 (17)2.3视觉传感器内外参数标定实验与结果 (19)2.4本章小结 (21)3白车身几何特征类型匹配方法研究 (23)3.1白车身几何特征测量类型 (23)3.2图像匹配技术 (24)3.2.1图像匹配技术的数学描述 (25)3.2.2图像匹配技术关键要素 (25)3.3白车身几何特征打光图像匹配方法 (26)3.3.1特征图像预处理 (26)3.3.2边缘特征提取 (27)3.3.3基于边缘特征的图像匹配方法 (29)3.4白车身几何特征光刀图像匹配方法 (30)3.4.1特征图像预处理 (31)3.4.2基于灰度的图像匹配方法 (31)V重庆大学硕士学位论文3.5白车身几何特征图像匹配方法验证 (34)3.5.1基于边缘特征的图像匹配方法验证及分析 (34)3.5.2基于灰度的图像匹配方法验证及分析 (36)3.6本章小结 (37)4白车身几何特征位置参数计算方法研究 (41)4.1白车身几何特征参数 (41)4.2圆孔特征位置参数计算方法 (42)4.2.1圆孔特征XY方向坐标计算方法 (42)4.2.2圆孔特征Z方向坐标计算方法 (43)4.3棱边特征三维参数计算方法 (47)4.4平面特征三维参数计算方法 (49)4.5本章小结 (51)5在线测量实验与总结 (53)5.1在线测量软件模块 (55)5.2在线测量实验与分析 (55)5.1.1在线测量静态实验 (55)5.1.2在线测量半动态实验 (55)5.1.3在线测量结果误差分析 (61)5.2本章小结 (61)6结论及展望 (63)6.1结论 (63)6.2展望 (64)致谢 (65)参考文献 (67)附录 (71)A．作者在攻读学位期间的科研成果 (71)A1 发表的论文目录 (71)A2 申请的专利目录 (71)B．作者在攻读学位期间参加的科研项目 (71)VI1 绪论1绪论1.1课题研究背景及意义近年来，随着自动化技术的高速发展，汽车自动化生产模式发展迅速，包括自动冲压、喷涂、搬运以及装配等多个生产环节均已实现自动化生产，传统汽车生产线已逐渐被现代自动化生产线取代。
白车身在线测量数据应用研究
车辆工程技术14车辆技术0 引言汽车车身装配[1]尺寸偏差是影响车身制造质量的重要因素，车身制造过程中大部分质量问题都可能归结到尺寸问题：无论匹配、安装问题，还是异响、异味等问题都有可能是和尺寸相关，因此，做好尺寸的在线监控有助于其他质量问题的监控和解决。
如何做到在线监控，各汽车生产厂家都引进了在线测量技术[2]，对白车身进行100%的测量，每台车的测量数据都会被存储下来，这样就形成了海量的测量数据。
海量的测量数据如何进行应用呢？1 测量数据应用引入在线测量系统的同时，也带来了另一个困惑，如何将海量的测量数据进行分析应用，实现测量价值的最大化。
本文结合近几年来各家主机厂的需求调研和平时的使用方法，总结了如下几种数据分析应用策略来进行白车身的尺寸控制。
1.1 生产监控和数据浏览（1） 生产监控：如下图1所示，可以基于测点位置查看测点的测量信息，有发生测量偏差的测点即可知道位置在哪，方便快速查找问题点。
图1 生产监控（2）生产数据浏览。
基于在线测量的数据可以进行各种统计分析，以趋势图、相关性趋势图、直方图、排列图、控制图的方式呈现。
如下图所示：1）趋势图：如下图2所示，能非常直观地显示某一时间段内测量点数据的变化，通过对趋势图和工艺过程中的事件日志进行对比，利于快速找出问题的原因；2）相关性趋势图：如下图3所示，相关性趋势图能直观地显示两个或者两个以上测量点一段时间内变化的相关关系，有助于找出问题点和别的特征的联系；利用数据计算相关系数，从数值上告诉我们数据之间的相关关系；3）直方图：如下图4所示，作直方图的目的是为了研究产品质量的分布状况，据此判断生产过程是否处在正常状态；4）排列图：又叫帕累托图，如下图5所示，根据所计算的数据，按其大小顺序排列，帮助我们解决问题时决定优先级；5）控制图：如下图6所示，控制图是用于分析和判断工序是否处于稳定状态所使用的，并带有控制界限的图形。
它是预报工序中存在影响工序质量的异常原因的一种有效工具。
白车身三坐标检测操作规程20110526
白车身三坐标检测操作规程编号：编制：审核：批准：日期：白车身三坐标检测操作规程一、适用范围：本操作规范适用于EQ2050系列越野车白车身骨骼精度的检测二、测量机型号：ROMRER Sigma2030测量软件版本：μ-Log XG V1.01三、详细做作步骤：1、三坐标测量机的安装1-1、将测量机底座吸到平台上1-2、组装平衡杆1-3、将已组装的平衡杆和测头(6mm测头)装到测量机上1-4、将组装好的测量机固定到底座上，如图一。
1-5、用相应的连线将交流净化稳压电源、测量机、电脑、信号转换盒正确连接，如图2。
1-6、启动电脑，打开信号转换盒开关，将”加密狗”插入电脑USB接口，依次打开GDS 控制软件和μ-Log软件，如图3根据提示将测量机复位，如图4。
然后选择相应的测头。
如图5。
图32、精度验证2-1、任选一量块并固定牢靠2-2、选择量块一个端面测量其平面PLN1（按“F8”，至少测量此端面上4个点），点“继续”，在量块另一个端面测量一个点PNT1（按“F3”），点“继续”,按“F12”，查看所测量块的长度（按“F5”,参考方向选择所测得平面PLN1）。
2-3、查看所测得量块长度与量块标定值的差值是否在测量机精度范围内(±0.054mm) 1）、若超出测量机精度范围：1、换姿势重复测量直至排除人为测量因素影响。
2、检查各连线接口是否牢固可靠，必要时重新插拔接头。
如图63、若1、2步骤仍无法验证测量机精度，应及时上报质量部相关人员。
2）、若在测量精度范围内，即可建立坐标系。
3、建立坐标系选择测量球选项（按“F9”），测量平台上的基准球6（每个球至少选择表面上8个点进行测量）如图6，点“继续”；然后依次测量基准球7、基准球8。
再输入他们的基准值，如图8所示。
图8在菜单栏点“参考系”，选择“在三个中心点”选项，用基准球6、基准球7、基准球8建立坐标系。
4、白车身落入检测平台将准备好的拆掉车门和后背门的白车身落到测量平台上。
白车身测绘和拆解流程
白车身测绘和拆解流程一、准备工作1．白车身本体测绘准备1.1 检查样车上是否有漏拆卸的零件，如有则将其拆卸下来。
1.2 剔除白车身上的焊接、密封胶及阻尼隔热垫等（阻尼隔热垫用柏油沥青清洁剂可方便的清除）。
1.3 将样车上的泥污、油渍、灰尘、锈迹清理干净。
1.4 再将样车调整定位到工作台上，将车身调整到与整车坐标比较接近的状态。
2．白车身拆解准备2.1白车身拆解方案确定。
2.2 拆解人员分工及要求：2.2.1 总体负责人员：1人，负责组织和协调拆解、拍照、标记、记录，研究零部件的焊接及搭接关系，在拆解当日工作完成后，要组织拆解人员清理拆解工具，清理场地。
2.2.2 拍摄人员：1人，拍摄要求有远景、近景、细节、不同侧面照片、拆下来的零件单独拍照；重点拍摄搭接关系、安装孔位和焊点位置。
2.2.3 写标签及做记号人员：2人，作出的标签和记号要形成封闭环，重点对管线、螺栓、螺母、孔位、焊点进行标记。
2.2.4 记录人员：1人，负责拆解顺序和方法的记录，拆解完成后要对整个过程进行追溯及整理。
2.3 拆车工具准备2.3.1 拆解工具：电钻、钻头（8mm~10mm）、一字螺丝刀、十字螺丝刀、平口刀、铲子、榔头、砂轮机、刀片等。
2.3.2 记录工具标签纸、记号笔、照相机、电池及充电器2.4 拆解注意事项：2.4.1 拆解时按顺序拆解，不能同时进行两个或两个以上零部件的拆解。
2.4.2 拆解场所严禁烟火。
2.4.3 防止电火花和铁屑身体到伤害。
2.4.4 对拆下的零件及时归类、作标记，需要补测的要及时进行补测。
2.4.5 一天拆解完成后，要对拆解零部件及工具整理归位，以免丢失。
打扫拆解现场。
2.4.6 钻头的选取一般应比焊点的直径大（一般焊点为6mm的钻头选8mm或10mm），这样即便在未完全对准焊点的情况下也能将焊点一次性打掉，提高工作效率。
钻焊点时需将钻头对准焊点，用力按压电钻，有条件的情况下可采用杠杆3人同时钻，以利于快速打穿焊点，提高工作效率，但劳动强度较大，可以采用多人轮班。
基于机器视觉技术的白车身尺寸在线测量场景研究与应用
基于机器视觉技术的白车身尺寸在线测量场景研究与应用随着工业自动化的不断发展，机器视觉技术已经在各个行业得到了广泛应用，其中包括汽车制造行业。
白车身尺寸在线测量是汽车制造中非常重要的一项工作，通过机器视觉技术，可以实现高效、准确、实时的测量，提高生产效率和质量。
在研究与应用方面，白车身尺寸在线测量场景主要包括以下几个方面：一、数据采集与处理：通过摄像机等设备采集白车身的图像或者视频数据，然后进行图像预处理，例如去噪、去除阴影等操作，以提高后续算法的准确性。
二、特征提取与选择：对于白车身的图像，需要通过机器视觉算法进行特征提取，例如边缘检测、轮廓提取等操作，以便识别车身的边界和主要尺寸特征。
同时，需要选择合适的特征向量，以方便后续的尺寸计算和分析。
三、尺寸计算与分析：基于特征向量和图像处理结果，可以利用数学方法或者机器学习算法来计算车身的各个重要尺寸，例如长、宽、高、轴距等，同时可以进行尺寸的分析和评估，例如与标准尺寸的比较、尺寸偏差的判断等。
四、实时监测与报警：在白车身生产线上，需要实时监测车身的尺寸情况，并及时发出报警，以防止尺寸不合格的车身进入下一工序。
通过机器视觉技术，可以实现在线监测和报警功能，以提高生产的准确性和效率。
在应用方面，基于机器视觉技术的白车身尺寸在线测量可以广泛应用于汽车制造企业的生产线中。
通过自动化的图像采集和处理，可以实现对白车身尺寸的准确测量，避免了传统人工测量中的误差和主观因素。
同时，基于机器学习算法的尺寸计算和分析，可以提供更加细致和全面的尺寸数据，以供企业进行生产管理和质量控制。
总之，基于机器视觉技术的白车身尺寸在线测量场景的研究与应用，不仅可以提高汽车制造的生产效率和质量，还能够减少人力资源的投入和成本的浪费，具有非常广阔的应用前景和市场需求。
未来随着技术的不断发展和创新，机器视觉技术在汽车制造领域的应用还将继续深入和拓展。
车身测量
任务二：车身测量
一、超声波测量系统使用的基本步骤
1、在电脑界面上选择shark程序，双击打开shark
2、按1选择操作语言
3、连续按两次F1键，进入输入客户信息界面
4、在姓名处填写名字，以123为例，按确认键进入下一界面
5、进入车辆选择界面，选择chevrolet 品牌，按ok键
6、选择赛欧（sail）年代2005>，按ok键
7、按F1键切换到雪佛兰车架显示界面
8、现在显示的是有悬架的形式，按Page Down切换到无悬架形式
9、按F1键切换到基准点界面
10、选择a点，弹出设置测量点a的界面
11、将测量头和发射器装好，按F1进行测量，将测量值填写到工作页上；
12、依次测出a、b、h、k、m、l点的数据，并将测量值填写到工作页上，最后测量y点，注意y点宽度值的变化
12、按F8退出程序。
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系统介绍
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系统介绍
实时100％，全功能电子检具 非接触检测
工业现场在线测量 基于网络数据库的数据管理模式，测量 结果远程实时查询 柔性好，易于扩展 完全自动化操作，无人值守，维护方便
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硬件介绍
INTERNET 电气控制
激光视觉检测站结构
单方向坐标曲线
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三方向坐标 曲线 重新从数据库 中读取数据 打印当前曲线 打印全部曲线
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统计
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查询数据显示
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报表统计
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关机操作
用户操作
正常情况下，系统不需要关机，在需要 关机时应严格按照以下顺序
1.关闭测量计算机 2.关闭服务器 3.关闭UPS 4.关闭电源
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软件组成
• 测量程序 • 后台数据库——SQL SERVER • 前台数据查询分析程序
UPS 外部电源输入
测量计算机 检测站服务器
传感器 通讯与控制
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用户操作
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开机过程
• 打开机柜前门 • 打开电源，电源指示灯 亮 • 按下UPS开 按钮，UPS指示灯 和 网络指示灯
亮
• 打开服务器开关挡板，打开服务器电源开关 • 2分钟后打开测量计算机开关挡板，打开测量计
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整车分析
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超差车身查询
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功能尺寸
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数据显示 时间段选择 点号选择
告警、超 差设置
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月统计
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– 禁止在检测站工作状态下直接关闭UPS电 源，否则测量计算机、服务器、传感器都会 立即断电，造成测量数据丢失，系统工作故 障；
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谢谢！
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算机电源
• 运行测量软件 • 将测量软件设置在自动运行状态（按照测量软
件的操作说明进行操作）
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用户操作
测量软件操作
• 点击测量计算机桌面上的测量程序 图标 ，测量程序启动较慢，大约 需要5秒
• 在测量软件的主菜单中，选择 运行 菜单下的 自动运行 子菜单，此时检
测站即工作在自动测量状态
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产品介绍
车身三维尺寸激光视觉检测站
利用激光及视觉技术实现车身生产 线焊装过程的实时监控及尺寸检测
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主要内容
• 系统介绍 • 硬件介绍 • 测量原理 • 用户操作 • 注意事项
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车身主焊线
激光在线视觉检测站
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硬件介绍
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局域网用户 视觉检测工作站
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网络中心
网络管理
Internet
OA服务器
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– 禁止拧松传感器与机器人之间的连接螺 丝；
– 禁止用手或其它工具接触视觉测头及其连 接紧固机构。
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注意事项
• 二、电气方面
– 禁止在带电情况下进行一切连接线的插 拔；
– 开关机应按照操作规程进行；
– 由于系统内部装有UPS，所以在关闭电源 时，系统内部仍有电；
点显示出两点间距离的变化曲线 • 统计功能
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• 退出程序 点击 或退出就会退出程 序
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数据库登陆
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框架窗口
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关键部件——视觉传感器
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测量原理
单光条视觉传感器
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测量原理
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被测点类型
用户操作 测量计算机
服务器 控制面板
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UPS开 UPS关
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测量并将测量结果存放 在本地数据库
通过SQL SERVER复制 功能，将测量结果传送 到服务器
远程客户端查询分析程 序
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