使用機(jī)器視覺設(shè)計(jì)汽車置杯盒缺陷檢測系統(tǒng)的資料說明

　　現(xiàn)如今汽車置杯盒零部件生產(chǎn)中的檢測環(huán)節(jié)主要依賴人工目檢和具檢，影響工業(yè)生產(chǎn)效率和質(zhì)量，人工成本也較高。設(shè)計(jì)了一種基于機(jī)器視覺的汽車置杯盒缺陷檢測系統(tǒng)，分別對光源系統(tǒng)、高速圖像采集系統(tǒng)和圖像處理系統(tǒng)的設(shè)計(jì)進(jìn)行了驗(yàn)證，實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了系統(tǒng)的可行性。實(shí)驗(yàn)表明：系統(tǒng)檢測效率高、誤檢率低，降低了工業(yè)生產(chǎn)成本，且可以長時(shí)間穩(wěn)定且高速地運(yùn)行。

　　隨著機(jī)械自動化水平的發(fā)展，汽車零部件生產(chǎn)中的大部分環(huán)節(jié)都已實(shí)現(xiàn)了智能化，但零部件是否裝配正確到位仍需人工目力或檢具檢測，由于受到主觀因素、工作強(qiáng)度以及視覺疲勞程度的影響，人工的誤檢率較高，效率和檢測質(zhì)量較低且人工成本較高，影響工業(yè)的生產(chǎn)質(zhì)量。

　　機(jī)器視覺在檢測缺陷方面具有非接觸性、靈活性高、效率和準(zhǔn)確率高的特點(diǎn)，被廣泛應(yīng)用于制造業(yè)中的工況監(jiān)視、成品檢驗(yàn)和質(zhì)量控制等環(huán)節(jié)。郭全民等人提出了一種基于機(jī)器視覺的多鉚釘自動檢測算法，較傳統(tǒng)OTSU 算法更準(zhǔn)確的對目標(biāo)和背景進(jìn)行聚類，更多的污點(diǎn)區(qū)域未被劃分為目標(biāo)類，有效解決了鉚釘傾斜放置對檢測過程的影響。針對傳統(tǒng)的輪廓提取方法提取的圖像輪廓有時(shí)存在斷點(diǎn)的問題，給出了Radon 變換法對斷點(diǎn)輪廓進(jìn)行重構(gòu)，從而得到連續(xù)的單像素寬的圖像輪廓，且具有一定的抗干擾能力。

　　針對汽車零部件檢測的人力浪費(fèi)和工人的誤檢率、漏檢率高，效率較低的問題，設(shè)計(jì)了一種基于機(jī)器視覺的汽車零部件檢測系統(tǒng)，降低了質(zhì)檢環(huán)節(jié)的誤檢率和漏檢率，提高了工人工作效率，為工業(yè)生產(chǎn)節(jié)省了生產(chǎn)成本，有利于零部件質(zhì)量信息的集成。