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本文作者：楊旭韓春樂王晶作者單位：天津渤海職業(yè)技術(shù)學(xué)院

1、引言

隨著經(jīng)濟的迅猛發(fā)展，汽車的迅速普及，根據(jù)社會對汽車產(chǎn)業(yè)的要求，車輛的各方面指標(biāo)都受到人們越來越多地關(guān)注，汽車涂裝過程中的瑕疵直接影響汽車的外觀質(zhì)量，因此如何在生產(chǎn)過程中利用計算機視覺檢測技術(shù)檢測出并及時修補汽車涂裝過程中產(chǎn)生的瑕疵就成了首要的任務(wù)[1]。本文的研究內(nèi)容是首先了解計算機視覺檢測系統(tǒng)的工作原理，汽車涂裝瑕疵的種類，然后結(jié)合兩者的特點，應(yīng)用計算機視覺檢測系統(tǒng)檢測汽車涂裝瑕疵。該研究的價值在于兩方面：①對于汽車生產(chǎn)的自動化和過程自動化，計算機視覺是現(xiàn)實真正意義的自動的基礎(chǔ)和一種重要的質(zhì)量控制的手段；②對于汽車涂裝瑕疵的修補可以提高其修補的精度。

2、汽車涂裝瑕疵的計算機視覺檢測系統(tǒng)

汽車涂裝瑕疵檢測系統(tǒng)主要包括照明系統(tǒng)、圖像采集卡、CCD攝像機、計算機以及軟件處理等幾個主要部分[2]。綜合計算機視覺檢測系統(tǒng)的構(gòu)成和線結(jié)構(gòu)光測量的原理，基于計算機視覺的汽車涂裝瑕疵的檢測系統(tǒng)大致是這樣構(gòu)成的：將線結(jié)構(gòu)光投射到被測物上，所形成的光斑作為傳感信號，用CCD攝像機采集光斑圖像，采集到的圖像信號被傳輸?shù)接嬎銠C，根據(jù)圖像處理和計算機視覺檢測系統(tǒng)的處理產(chǎn)生處理結(jié)果，返回到涂裝生產(chǎn)線，對車身的涂裝進行修正，從而提高產(chǎn)品質(zhì)量。汽車涂裝瑕疵的視覺檢測系統(tǒng)如圖1所示[3]。

3、計算機視覺檢測

計算機視覺是計算機對圖像進行自動處理并報告“圖像中有什么”的過程，也就是說它識別圖像中的內(nèi)容。圖像中的內(nèi)容往往是某些機器零件，而處理的目標(biāo)不僅要能對機器零件定位，還要能對其進行檢驗。計算機視覺系統(tǒng)基本原理：機器視覺系統(tǒng)通常采用CCD相機攝取圖像，將其轉(zhuǎn)化為數(shù)字信號，再采用先進的計算機硬件與軟件技術(shù)對圖像數(shù)字信號進行處理，從而得到所需要的各種目標(biāo)圖像特征值，并在此基礎(chǔ)上實現(xiàn)模式識別、坐標(biāo)計算、灰度分布圖等多種功能。計算機視覺系統(tǒng)能夠根據(jù)其檢測結(jié)果快速地顯示圖像、輸出數(shù)據(jù)、指令，執(zhí)行機構(gòu)可以配合其完成指令的實施。計算機視覺系統(tǒng)主要由圖像獲取、圖像分析和處理、輸出顯示或控制三個功能模塊組成[4]。視覺檢測按其所處理的數(shù)據(jù)類型可分為二值圖像、灰度圖像、彩色圖像和深度圖像的視覺檢測。另外，還有X射線檢測、超聲波檢測和紅外線檢測。一個完整視覺檢測系統(tǒng)包括：圖像采集、圖像分割、零件識別、模型匹配和決策判斷。Newman[5]等描述了利用深度圖像進行零件檢測的AVI系統(tǒng)，具有一定的代表性。一個典型的AVI系統(tǒng)如圖2所示。

4、汽車涂裝瑕疵的檢測算法

由于汽車涂膜中一些缺陷的邊界比較模糊，例如：氣泡、爆裂氣泡孔、氣泡針孔、抽縮等等。邊緣處灰度變化很小，直接用傳統(tǒng)的微分邊緣檢測算法無法有效的檢測出來。所以對缺陷模糊邊緣的檢測成為了算法的關(guān)鍵[6]。本文介紹了基于線結(jié)構(gòu)光的邊緣檢測方法。汽車涂裝表面被光源投射器發(fā)出的線結(jié)構(gòu)光照射，反射出的圖像被CCD攝像機所接收傳輸?shù)接嬎銠C視覺檢測系統(tǒng)中。若涂裝表面沒有瑕疵，則產(chǎn)生圖3的圖像。若涂裝表面有瑕疵，則產(chǎn)生圖4的圖像[7]。

5、總結(jié)

本論文對汽車涂裝瑕疵的計算機視覺檢測系統(tǒng)進行了初步的研究，主要研究內(nèi)容包括計算機視覺檢測系統(tǒng)的組成。主要研究成果和結(jié)論包括以下幾個方面：（1）針對汽車涂膜的特殊質(zhì)地和常見涂裝瑕疵種類，設(shè)計了基于線結(jié)構(gòu)光的計算機視覺汽車涂裝瑕疵檢測系統(tǒng)。（2）針對涂裝瑕疵，本文提出基于斜率的瑕疵判別方法，通過仿真驗證了算法的有效性。