简述机器视觉技术在汽车零部件的应用

万江云

摘要：为了实现我国由制造大国向制造强国的华丽变身，实现“中国制造2025”的发展目标，智能制造是核心方向，而机器视觉技术的运用是智能制造的重要组成部分。本文首先简单阐述了什么是机器视觉，及其自身发展特点;再次，叙说了机器视觉技术的系统组成，机器视觉的发展历程和应用;最后，机器视觉技术在汽车领域具体应用。

关键词：机器视觉;系统组成;应用;汽车零部件

中图分类号：U467.4                                     文献标识码：A                                  文章编号：1674-957X（2021）06-0213-02

1  机器视觉的概念与特点

什么是机器视觉？一台机器为何能看到我们？机器有自己的视觉？答案是肯定的，下面我们来说说机器视觉。

计算机科学、图像处理技术、模式识别、人工智能技术、神经生物学、心理物理学等多领域学科的交叉组合，构成了今天的机器视觉技术。

计算机视觉主要利用计算机模拟人的视觉功能，从客观事物的图像中提取信息，进行处理和理解，最后对其进行实际的检测、测量和控制，其最大的特点就是速度快，信息量大，功能多。

计算机视觉不只是类似于人眼的简单延伸，更重要的是具有人脑的一部分功能，它能从客观事物的图像中提取信息，进行处理和理解，最后用于实际的检测、测量和控制。

2  机器视觉系统的组成

2.1 机器视觉应用技术

工业中机器视觉的典型应用系统，包括光源照明技术，传感器技术光学成像技术，数字图像处理技术，控制技术，机械工程，模拟和数字视频技术，计算机软硬件技术，人机接口技术等。

2.2 机器视觉应用系统的构成

机器视觉系统是以机器或自动生产线为基础，采用机器视觉技术而建立的一套视觉系统。典型的机器视觉系统构成：①工业用相机（COMS相机和CCD相机）和镜头;②图像采集卡;③图像处理单元（或图像捕捉卡）;④光源;⑤传感器（根据需要）。

3  机器视觉系统的发展历程和应用

3.1 机器视觉的发展历程

我国的机器视觉始于80年代，随着1998年半导体工厂的引入，它还引入了机器视觉系统。自此，我国的机器视觉经历了启蒙期、发展期、快速发展期和逐渐成熟期。在现阶段的中国，机器视觉企业、产品和应用逐渐兴起，视觉技术已成为工业自动化领域的核心技术之一。

伴随着计算机视觉技术的迅猛发展，人工成本的增加和制造业升级的要求，越来越多的机器视觉解决方案已经渗透到各个领域。

3.2 机器视觉的应用领域

机器视觉具有广泛的工业应用，核心功能包括：测量、检测、识别、定位等。

机器视觉的普及在国外的应用主要体现在半导体和电子产业，其中半导体产业约占到40-50%。

在我国，基于计算机视觉与深度学习的人脸检测、人脸识别、图像识别在安防、商业、金融、家居、交通、水文观测、地质灾害预警识别等领域，都发挥着重要的作用。

例如在物流行业，可以使用机器视觉技术进行快递的分拣分类，不会出现大多快递公司人工进行分拣，减少物品的损坏率，可以提高分拣效率，减少人工劳动。以物流行业为例，可以利用机器视觉技术对快递进行分类分拣，不会出现多数快递公司用人工进行分拣的情况，可以降低物品损坏率，分拣效率可以得到提高，减少人工劳作。

4  机器视觉技术在汽车领域具体应用

4.1 汽车轮毂检测

目的：对流水线上不同型号的轮毂进行分类。

方法：生产线上有多种型号的轮毂混杂，需要根据不同型号进行分类。在流水线上安装一台面阵相机，对每一个轮毂进行图像采集，软件根据轮毂孔径大小的不同自动识别轮毂型号，并将型号信息传递给机械手，机械手根据不同的型号将轮毂抓取进行分类。

本机器视觉系统的性能：最大视野：700mm×900mm，检测时间：1件/秒，检测精度：0.1mm。

本机器视觉系统的适用领域：适用于汽车行业的轮毂、钣金件等测量。

机器视觉系统的配置：

相机：MV-VD078SM;（1024X768、1/3”、USB黑白CCD）;镜头：AFT-0614MP;光源：组合LED光源;PC：MV-VS800嵌入式处理器;软件：MV-MVICS机器视觉软件。

4.2 汽车紧固件检测

在汽车紧固件配件中，筛选机通常涉及可以检测到的方面是：尺寸缺陷，圆心，泄漏焊接，分拣等外观检查。

汽车零部件检测系统通过识别图像特征并分析图像信号来确定产品是否符合要求。检测过程是全自动的。当产品检测中发生异常时，将发出异常信号，并将产品输送到OK或NG的下料盒中。

那筛选机是如何工作的呢？

结果处理和控制：

第一、测量产品尺寸，并根据产品轮廓进行判断。

第二、检测缺陷，例如产品上明显的划痕、刮伤、缺失等现象。根据照片，可以确定产品是否有缺陷。随着相机技术的应用，像素越高，对产品缺陷的判断就越明显。

第三、表面污染检测，如果产品表面被污染，是可以被识别出来的。

第四、可以检测产品的完整性，无论产品是否有裂缝或渗漏处理。

汽车视觉检测是机器视觉行业中最早的应用之一。汽车零件的生产和组装要求很高，它是一个高科技企业，需要先进的自动化技术。机器视觉是目前最准确的检测技术。它不需要手动操作，它有自己独特的优势，因此，它被广泛用于汽车零配件中。

4.3 汽车活塞环检测（如图2所示）

活塞环是用于嵌入活塞槽沟内部的金属环，活塞环作用包括密封、调节机油、导热、导向。活塞的加工工艺从粗车、钻孔、精车、精切、最后滚压等需要进12道工序。在这么多工序加工后的成品，难免产品表面出现崩缺、塌边、划痕、毛刺等，机器视觉可快速检测不良并剔除废品。

机器视觉检测活塞环缺陷，活塞环缺陷图，如图3所示。

机器视觉高级预处理图像，排除背景影响，如图4所示。

检测效果图，如图5所示。

5  结语

如今，自动化企业正在提倡软硬一体化解决方案，未来十年，机器视觉厂商也应逐步向一体化解决方案系统集成商迈进，而不仅仅是单纯提供产品的供應商。伴随着中国加工制造业的发展，对机器视觉的需求日益增长。由于机器视觉产品的增多，技术的提高，国内机器视觉的应用环境将从起步阶段的低端向高端转移。在机器视觉的介入下，自动化将会向智能化和快速化发展。

参考文献：

[1]王欢.机器视觉在汽车零部件生产线中的应用研究[D].沈阳工业大学，2015.

[2]李培超.电脑编程及仿真在汽车零部件加工中的应用[J].汽车工艺师，2020（12）：46-48.

[3]李红云.汽车零部件再制造技术性评价模型的建立及应用[J].现代工业经济和信息化，2020，10（11）：84-85.