机器视觉：汽车轮毂自动化检测项目方案

背景描述

随着汽车产业的高速发展，轮毂产量也在不断增长。轮毂，作为汽车的支撑部件，承载着车辆的重量和全部载荷，是车辆安全的重要保障，其质量关系到车辆行驶的安全问题，因此，轮毂的质量检测变得尤为重要。传统上，汽车轮毂主要依靠人工进行检测，这种方式效率低下且无法保证检测结果的准确性。随着自动化技术不断发展，人们逐渐认识到机器视觉在轮毂检测方面的重要作用。

本文针对汽车轮毂质量检测的实际需求，分析汽车轮毂质量检测现状及存在问题，提出基于机器视觉的汽车轮毂质量自动化检测方案。该方案通过利用计算机视觉技术对工件进行自动化定位和识别；利用机器视觉技术对工件进行在线自动识别与检测；对图像进行预处理、分析、判断以及输出结果；最后由设备控制系统自动完成整个检测过程。该方案提高了轮毂质量检测效率和精度，保证了生产过程中产品的一致性和稳定性。

检测基本需求

本项目检测方案是一种基于机器视觉的汽车轮毂质量自动化检测系统，检测对象为汽车轮毂及模具，采用面结构光非接触式三维快速检测方法，实现产品快速自动检测，包括自动化扫描系统和数据处理系统。在预定的检测工位实现汽车轮毂及模具三维轮廓数据的获取，并将测量得到的数据通过特定算法进行计算，提取关键尺寸信息给出报告。其中，检测设备采用来高科技公司i9型号的三维扫描仪，其2K光机分辨率为1920×1080，相机分辨率为1200万，采集速度≤1.3秒，采集精度在±0.005-0.015。

设备集成方案

关键技术

01 工件自动定位与识别技术

为保证检测精度和检测效率，采用机器视觉技术实现对轮毂的自动定位与识别，实时获取工件的坐标数据并实时更新设备的控制系统，使设备按照预设好的程序完成整个检测过程。

02 图像预处理技术

对采集到的图像进行放大、滤波、边缘检测等处理，提取轮毂图像中的特征信息，以满足后续的识别和处理。

03 图像分割技术

将采集到的原始图像通过一定方法进行处理，去除噪声，对图像进行区域提取和分析，进而判断出工件具体位置，得到检测结果。本方案采用基于 Canny算子的边缘检测算法进行轮毂边缘提取。

系统流程

该系统由工业相机、图像采集装置、图像处理软件、控制器等组成。工业相机通过USB接口连接到计算机控制系统，通过计算机网络与工控机相连接。该系统通过图像采集装置采集到被测工件图像后，首先进行预处理，然后进行分析、判断和输出结果，最后由控制器自动完成整个检测过程。

针对汽车轮毂自动化检测系统要求

1.对机加工后的汽车轮毂的轮廓扫描，要求检测过程全自动，可检测全部类型的汽车轮毂。

2.对汽车轮毂毛胚件的轮廓扫描，要求检测过程全自动，可分析毛胚件余量分布。

3.扫描最大轮毂尺寸可达22寸（重量约20kg），相应的底模尺寸为直径520mm,高度175mm（重量为120kg）。

4.对汽车轮毂模具的轮廓扫描，要求可分析模具情况，指导修模。

5.自动化检测系统检测的项目主要包括：产品的三维轮廓形状及偏差；二维尺寸精度。

6.三维扫描仪的检测精度要求：单幅测量精度±0.02mm以内、重复精度±0.02以内（相对于真值的偏离，标准球测试）。

7.检测周期：最长检测周期≤10分钟/件。

8.测量方式：面结构光非接触式，可根据预先规划的测量路径，由机器人带动测量装置从不同位置自动对被测物体进行完整的三维测量。

9.自动标定：设备可以进行自动化标定，一键操作，自动标定。

10.机械臂，6自由度，负载不小于7kg。

11.集成设备功能：具备测量路径规划、测头系统参数标定、数据显示、数据导出、数据检测以及检测报告自动输出等功能。

轮毂测量数值及三维数据模型

方案总结

随着工业自动化程度的不断提高，传统的手工操作模式已逐渐被机器人自动化模式所取代。该方案大大提高了汽车轮毂质量检测的效率和精度，同时降低了人力成本。因此，进一步研究汽车轮毂质量检测的自动化、智能化以及高效化的应用具有广泛的市场价值。

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