“成像时代”下的汽车零部件外观在线检测技术应用

现今的视觉系统技术和环境放在半个世纪前，即使是超级计算机也很难应对，因此可以肯定的说这是一个“成像时代”，可以“随时随地与任何人”通过图像交流及共享信息。自动读取印刷的生产日期，产品形状(外观、损伤、表面形状)，与机器人相连的分类与组装，包括农业/海事处理与分类在内的遥感,工厂自动化系统中的视觉系统仍在不断应用到更广泛的工业领域中，同时其本身也正在根据不同的应用与需求得以优化，实现着持续、稳定的演变。

前2类垃圾运回珠海垃圾场处理。此外岛上还有4台总处理能力为2 t/d的垃圾低温热解焚烧炉处理第3类垃圾。第4类垃圾运至海岛东南角的海湾垃圾填埋场填埋。

汽车制造行业是智能生产应用的先行者，许多先进的智能制造技术正是在汽车制造落地成功后，逐步推广到其他制造行业。极高的智能化水平为这一领域的“智造”发展打下坚实基础，引领整个制造行业的技术革新。

1 汽车零部件制造特征及产业升级

汽车零部件作为一种中间产品，和其他功能零部件在产品装配时要达到完全配合，对精度和质量的要求非常高，主要包括表观质量要求和内在质量要求两方面。表观质量有两个测量维度,一是汽车零部件的形状和尺寸精度，同一型号的产品要保持高度一致,这关系到汽车零部件装配时的互换性和使用功能，二是汽车零部件的表面粗糙度和表面缺陷状况，这会影响到产品的外观和使用效果，也关系到终端产品的品牌形象。内在质量即性质质量，包括融合缝强度、残余应力、取向与密度、相关的力学性能、热性能等，关系到终端产品功能的稳定发挥,实现汽车零部件的精度要求充分体现出企业的精密制造能力。

我国汽车零部件企业数量众多，企业规模普遍较小、研发投入较低、产品质量竞争力不足是行业长期存在的问题，总体来看，国内零部件企业的整体竞争力相比国际巨头仍有较大的差距。随着我国汽车行业的逐步成熟，消费者对汽车的安全性、舒适性、美观度等品质的要求不断提高，整车厂对零部件供应企业技术实力、经营管理能力的要求也更加严格，同时国内的产品质量法规与政策日趋完善。行业的发展趋势促使零部件企业不断向高端制造业升级转型，即通过工业自动化、信息化等技术控制成本的同时，实现产品质量、稳定性及技术含量的提升，进而在全球汽车产业链中保持足够的竞争力。

2 产品检查与测量

产品检查指用工具、仪器或其它分析方法检查各种原材料、半成品、成品是否符合特定的技术标准、规格的工作过程。是对产品或工序过程中的实体,进行度量,测量,检查,和实验分析,并将结果与规定值进行比较和确定是否合格所进行的活动。

随着计算机技术、芯片技术和软件技术为核心的数字化技术取得了长足的发展，使得控制技术与互联网结合的步伐加快，嵌入式技术再度成为研究的热点。

通过在生产线中编入上述规则，可自动检查大量生产的部件。在线测量可反复大量稳定进行不取决于测量人员的技能或测量方法的测量。此外，通过持续监视，可掌握何时开始发生的不合格品，因此有助于可追溯性管理。

3 在线/离线测量

测量方法的差异包括“在线测量”和“离线测量”。换句话说，在线测量=自动测量。离线测量=手动测量。区别为在制造工序(生产线)中，测量行为是包含在生产线中(In Line)，还是与生产线外的工序(Off Line)。

所以，以往依靠目视的外观检测，近年来随着工厂智能化的发展，开始导入视觉系统。人的感知主要依赖视觉，智能感知核心是机器视觉。以机器视觉为核心的智能感知，正在与实体经济深度融合，推动制造业转型升级。

通常做法是在生产线上安装传感器，持续监视传感器下方通过的部件。

总之，历史学科关键能力的培养和训练，应有目的、有计划、有步骤地将学科关键能力的培养贯穿于整个教学过程的始终，应重在教师的启发和引导，将书本上的每一个知识点都涵盖在框架之中。才能达到历史教学全面培养学生学科素养的目的。

1.作为合格品，注册判断的形状或尺寸(公差的范围差)；

2.在目标物通过传感器下方时进行测量；

3.进行良否判断；

4.在判断为不合格品时输出NG判断。

产品测量是使用工具对测量的结果进行数值化。使用规尺测量长度时，有时会根据数值，得出“略长、略短”这种判断。也可以说这是“以规尺获取的数值(测量)为基准，对目标长度做出略长(或略短)的判断”。

离线测量以手动操作测量仪，可获得各个部位的测量值。对于游标卡尺、千分尺一类的测量仪，其测量部位不固定，可能会因测量人员的经验和技能不同，导致出现不同的测量结果。此外，由于不进行持续监视，因此无法根据统计数据判断从何时开始发生的不合格品。为了获得稳定的检查结果，以何种程度的间隔进行测量为离线测量的重中之重。

4 机器视觉和外观检测

1)可辨别细微异物、瑕疵、缺陷

肖文，杨璐，潘锋,等.结合划线拟合和深度学习的数字全息显微相位像差自动补偿方法[J].光子学报，2018，47(12)：1210001

2)精度

实现乡村产业兴旺，有利于推进工业化、城镇化。乡村产业兴旺不仅满足城镇消费需求，也为工业发展特别是为农产品加工业的发展提供丰富的资源。乡村产业兴旺促进农民收入不断增加，使得农村消费需求扩大并拉动城镇经济发展。实现乡村产业兴旺，不仅加快农业现代化步伐，还增强经济增长动力，推进国民经济与社会发展。

从服务评价效果来看，产出不足的主要有3家机构，分别是机构10、机构1、机构15，且机构10产出不足率高达62%。可以通过提高老人的满意度和安全管理两方面的效果提高其产出。

5 机器视觉检测优势

1)效率

工业自动化的快速发展，使生产效率大幅提升，从而对检测效率提出了更高的要求。人工检测效率是在一个固定区间，无法大幅提升，而在流水线重复且机械化的检测过程中，检测人员很容易出现疲劳而导致检测效率降低；而机器视觉能够更快的检测产品，特别是在生产线检测高速运动的物体时，机器能够提高检测效率，速度甚至能够达到人工10-20倍。

外观检测是指确认部件或产品表面异物、瑕疵、缺陷的检测。在发现异物、污点、瑕疵或缺口等防止不良品流出的外观检测中，目视检测存在极限。而且，检测对象如果是以数千或数万为单位，就需要庞大的劳动力，从而成为导致生产效率大幅降低的重要因素。要在这种情况下兼顾品质和生产效率，图像处理技术成为不可或缺的存在。

由于人眼有物理条件的限制，即便是依靠放大镜或显微镜来检测产品，也会受到主观性方面的影响，精度无法得到保证，而且不同的检测人员的标准也会存在有差异；在精确性上机器有明显的优点，它的精度能够达到千分之一英寸。而且机器不受主观控制，只要参数设置没有差异，相同配置的多台机器均能保持相同精度。

3)客观性

人工检测难免出现疲劳，同时有一个致命的缺陷，就是情绪带来的主观性，检测结果会随检测人员心情的好坏产生变化；而机器没有喜怒哀乐，它所带来的检测的结果自然更加客观可靠。

4)重复性

机器可以以相同的方法一次一次的完成检测工作而不会感到疲倦；与此相反，人工长期重复性检测肯定会产生疲劳，同时每次检测产品时都会有细微的不同，即使产品是完全相同的。

面对以上种种的妥协与委屈，女性也不是一味地忍耐与接受，她们在对于旧习俗的反抗、真爱的向往、事业的追求及独立人格的要求方面有着不断的尝试。

5)环境

机器视觉是通过即图像摄取装置将目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，在测量工件过程中，无需与工件进行接触，因此能够适应恶劣危险生产环境，同时也不会对工件造成接触性损伤；而人工则需要与工件进行接触性检测，因为无法应对恶劣危险环境，且在检测过程中，不可避免的会对工件造成接触性损伤。

6)成本

机器视觉前期投入会比较多，但属于一次性投入，长期产出，由于机器视觉的发展越来越迅速，价格也会逐渐降低；而人工检测则需要长期投入，且人工和管理成本会呈不断上升的趋势。由于机器比人工的检测效率高很多，因此就长期来看，机器视觉的成本会更低。

同时，还要让家长在参与教学前就了解到班级中幼儿的基本情况及年龄特点，这样才能够针对不同幼儿的特点采用不同的教学方法，在问题出现时也不会感到慌张。而且前期了解幼儿的特点可以增加家长对幼儿的喜爱，对于助教更有信心。

机器视觉可以通过多工位测量方式，一次性完成待检产品的轮廓、尺寸、外观缺陷、产品高度等多技术参数的测量；而人工检测在面对不同的检测内容时，只能通过多工位合作协调完成，而不同员工检测标准不一，极容易出现误检的情况。

8)数字化

从人类历史的发展看，祭品的改变是朝两个方向发展的。一个是寻找象征方式：从人祭到割个口子，到最后的加冕与脱冕的游戏。这是一种象征性叙事，我在《再登巴比伦塔——巴赫金与对话理论》中有过分析。

机器视觉工作过程中产生的所有测量数据，均可独立拷贝或以网络连接方式拷出，便于生产过程统计和分析。同时还可在测量后导出指定测量数据并生成报表，无需人工一一添加，这无疑大大优于人工检测的数据统计。

机器视觉检测用于企业生产流程会将企业的时间大大的节约了，检测缺陷产品并且防止缺陷产品送到消费者的手中，更是将企业价值大大的提升了，也使得企业能够能到更多的利润收益。

6 导入图像处理的优点

“所谓机器视觉，就是用工业相机来模拟人眼的功能，进行相应的智能替代。”比如一条工业生产线上，生产出的产品上会有一些不合格的，零件表层或结构内部会有杂质、裂缝、瑕疵等表面缺陷，需要把这些有问题的产品挑出来。大多依赖于人工检测法，但人眼容易疲劳，准确率也不高，而且还需要大量的成熟技工。

考虑导入视觉系统的客户经常会问“可以检测多小的异物或黑点？”，这个问题的答案因相机像素数而异。像素数越多，检测精度越高。如图1所示。如果使用同级超大 2100 万像素的视觉系统，以往目视难以发现的 0.037 mm(140 mm × 120 mm 视野时)的异物和瑕疵也可实现检测。

外观检测中，必须对细微的瑕疵及缺陷等进行确认及辨别。要获得稳定的检测结果，预处理功能很重要。

通过在有无检测中说明的二值化处理，难以发现异物及瑕疵等。实时浓淡补正(图2)就可以消除工件表面的光泽及阴影，仅抽取污点及瑕疵。

图3所示，该滤波器功能，可以消除诸如纹路的背景图案，以及其他的干扰。可以分别对X和Y方向设定模糊处理效果，仅正确抽取异物。

7)信息集成

图4所示，该滤波器功能，将在有无检测中说明的斑点分析，运用于预处理功能中。可以仅抽取特定要素，消除光泽、阴影、背景、凹凸等。

2)对比度转换能够分范围创建对比度合适的图像，进行边缘增强、背景干扰消除等处理。通过扩大浓淡差，使污点等的检测更方便。

通过对竞技艺术体操比赛运动员艺术表演风格的剖析，针对其运动员在赛场上不同风格的展现，不同舞步的变换，多样的器械运用。联系高校教学时所出现的问题，根据大学生的身心发展规律以及项目本身的风格特点，从竞技项目运动中得到的启示运用到普通高校教学中，以汲取更多经验，丰富课堂教学，积极进行创新。

案例1 检测触媒外观瑕疵、异物、污点

通过这个案例我们发现开展教学时，可以根据小学生对新鲜事物有特殊的兴趣，抓住了他们的猎奇心理，设计好有趣的活动和游戏环节，为学生搭建了一个“见异思迁”的思维连接点，整个教学设计以学生原有知识经验为基础，为学生提供多样化学习资源，创设生动有趣的学习环境，创设特定的审美情景。使学生在合作中积极、主动参与学习，提高学生学习的兴趣，从而训练学生思维的连贯性、变通性和发散性，同时丰富学生的想象力、挖掘学生的创造潜能，真正成为学习的主人。

颗粒捕捉器DPF是一种安装在柴油发动机排放系统中的陶瓷过滤器，它可以在微粒排放物质进入大气之前将其捕捉。DPF 等触媒由于尺寸较大，以往难以进行破裂和堵塞等外观检测，如今通过使用业界超高像素数 2100 万像素相机，成功实现了高精度检测，图5所示。

案例2 检测活塞的切屑附着

附着在汽车发动机活塞上的切屑，难以通过目视检测识别，是检测时容易发生漏检的重要环节。导入视觉系统后，对于细小的切屑，也能够实现正确确认及辨别，图6所示。

当然，人嘛，在你闲下来的时候，总是会去想一些蝇营狗苟的事情，不只是想，而且会有要去做做的愿望。这些都是人之常情，在所难免。但我绝不去打小六子妈的主意。

案例3 检测油封外观缺陷

油封接地面的缺口和毛刺检测至关重要，以往由于其容易变形从而难以稳定检测。新型缺陷检测方式“趋势边缘缺陷”可完美解决这一问题。该工具可从工件边缘抽取轮廓，将与该轮廓线差别较大的部分识别为毛刺 / 缺陷。以最多 5000 点的边缘信息为基准，不仅支持圆或直线检测，还支持由椭圆或自由曲线构成的复杂形状轮廓的检测，图7所示。

微波滤波器是一个二端口网络，它通过在滤波器通带频率内提供信号传输并在阻带内提供衰减的特性，用以控制微波系统中某处的频率响应[3]。滤波器的技术指标通常有截止频率、频率范围和带宽、通带内插入损耗IL和回波损耗RL。其中回波损耗RL、电压驻波比VSWR和反射系数Γ三个参数是相关的，通常用于反映滤波器的放射特性。相关表达式如下：

3)视觉系统外观检测还可用于汽车车身检测系统，某汽车公司汽车车身轮廓尺寸精度的100%在线检测，是机器视觉系统用于工业检测中的一个较为典型的例子，该系统由62个测量单元组成，每个测量单元包括一台激光器和一个CCD摄像机，用以检测车身外壳上288个测量点。汽车车身置于测量框架下，通过软件校准车身的精确位置。机器视觉检测技术相对于传统的人工检测，具有效率高，精度大，不受人工检测的主管性影响，能长期重复工作，对工件影响小，长远成本低等优势，越来越多的行业逐渐使用自动化生产，因此，机器视觉检测是未来的发展趋势。

[1]KEYENCE官网技术资料.

[2]古意昌. 气门多尺寸计算机视觉高精度检测方法与应用[D]. 广东:广东工业大学,2012.

[3]覃远东,杨铁军,梁自伟,等. 新未来元器件外观质量检测系统V1.0[Z]. 广西新未来信息产业股份有限公司. 2019.

[4]李建奇,肖腾彬,曹斌芳,等. 高性能动力电池用冲孔镀镍钢带成套关键技术开发与应用[Z]. 常德力元新材料有限责任公司. 2019.