汽车零件视觉检测汽车零件缺陷解决方案

众所周知，机器视觉检测系统就是工业相机替代人眼睛去完成识别、测量、定位等功能。

视觉检测系统一般有图像采集和处理系统组成，可替代人工完成条码字符、裂痕、包装外观、表面特性、凹凸缺陷、二维及三维形状、样色等检测，使用视觉检测系统能有效的提高生产流水线的检测速度及精度，大大提高产量和质量，降低人工成本，同时防止人为因素产生的误判漏判等。

根据项目检测的缺陷特点及工作环境，采用双光源配合相机完成最具有突出特点的图片源的采集，通过机器视觉处理系统完成缺陷检测。

客户要求检测要素及特点

零件的相关尺寸；（视觉技术协议和相关图纸）

零件的相关表面缺陷；（详细技术协议和相关缺陷样本）

零件的合格品和不良品的分选；

检测流程及方法：

1、零件图片源采集结构布局

图片源的采集是实现机器视觉检测很重要的一个环节，根据客户现场的工作场景及零件的检测要素和缺陷类型的要求，相机和光源的选择机结构布局非常重要，

2、零件检测流程

3、流程简介

图像采集

工件放置在检测工位时，由相机采集图片源，对后续准确检测零件至关重要。

图像预处理

因为检测设备所在的工作环境和条件恶劣，会造成图像采集的干扰和失真，为了满足 后续图像处理 算法的要求，需要进行初步处理。

图像标定与位置校正

由于图片源采集过程中，由于镜头的畸变、设备振动、工装的机械误差等多种因素带来误差，因此必须对图像进行标定和校正，

为了能准确确定缺陷的类型和尺寸检测的精度要求，需要通过算法精确完成这个工作，完成不合格品的判定。

零件表面检测

为了满足客户要求的缺陷检测标准，需要完成对表面缺陷的阈值和类型进行设定并判定瑕疵大小，以实现成品的质量检验。

检测结果处理：

不合格品出现时，给出报警信号同时进行人工操作。根据客户的要求，同时将建立相应的数据库对检测数据进行存储和访问，具有统计功能。

尺寸检测方案验证：

本零件轮廓待测尺寸分布在不同的面上，要对其轮廓尺寸进行测量，需要通过三维扫描技术获取到整个轮廓的三维表面点云数据，三维扫描系统结构复杂，不便于工业现场流水线生产环境。我们

用二维图像的方案实现工业现场的检测，由于待测尺寸分布在不同的平面上，普通相机和光源可能会给图片采集和标定带来失真，综合考虑检测方案要素及要求，提出了上述方案并进行了初步验证，结果如下：

零件一

客户图纸

检测：h1 = 553.48 pixel = 553.48*0.0474138 = 26.243mm， 图纸尺寸：26.3±0.2mm

检测：h2 = 138.86 pixel = 138.86*0.0474138 = 6.584mm， 图纸尺寸：6.6±0.2mm

检测： h3 = 594.57 pixel = 594.57*0.0474138 = 28.191mm， 图纸尺寸： 28.18±0.2mm

客户图纸

内表面圆直径检测：? = 1092.24pixel = 1092.24*0.0474138 = 51.787mm， 图纸尺寸：51.7±0.2mm

最大外圆直径检测： ? = 2163.96 pixel = 2163.96*0.0474138 = 102.602mm， 图纸尺寸：103±0.2m

零件二

客户图纸

检测：h1=1368.425 pixel = 1368.425*0.0474138 = 64.882mm，图纸尺寸：65±0.2mm

检测：h2= 149.913 pixel = 149.913*0.0474138 = 7.108mm，图纸尺寸：7.15±0.2mm

检测：h3=101.730 pixel = 101.730*0.0474138 = 4.823mm，图纸尺寸：4.85±0.2mm

如果你的工业生产线中，也用得上机器视觉方面的技术，来提升你的产品出厂质量，那么不妨和我们聊聊，我们会先根据你的需求分析，免费从一个专业的角度来给一个合适你的方案，然后再听取你的意见，再详细洽谈，最后即使没能达成合作，我们也希望能多认识个朋友。