视觉测量技术的汽车零部件检测系统分析

撰文/宣衡艳

■311215 万向集团技术中心 浙江 杭州



视觉测量技术的汽车零部件检测系统分析

撰文/宣衡艳

■311215 万向集团技术中心 浙江 杭州

随着科学技术的不断进步，人们对于质量的要求也在不断提高，当前，汽车已经成为人们生产与生活中的重要代步工具，自然人们对于其质量要求也相对提高。对于汽车而言，汽车零部件的质量将会直接影响到其整体的性能，因此，在汽车生产的过程中，对于零部件的精度的测量显得十分重要。然而，常规的人工检测不仅无法准确的 对其质量进行保证，检测效率还十分低下，使得产品的质量与生产效率都得不到保证。面对该种状况，需要一种更为合适的检测方式来对其进行替代。视觉测量技术作为一种新型的检测技术，其对于零件的检测效果较好，本文针对其对汽车零部件检测进行分析，希望能够提高其应用。关键词：视觉测量技术；汽车零部件；检测系统

随着现代化工业技术的不断发展，零件质量已经成为工业生产中的一个重要问题。为了达到对应的检测效果，不少企业都着手研究新型的检测方式。尤其是在人们生活质量不断提高的背景下，汽车的使用范围越来越广，而汽车质量对于社会的影响较大。因此，需要加强汽车零部件质量的检测。视觉测量是一门结合了光电子技术的新兴视觉测量技术，目前，该项检测技术已经被引入我国汽车生产之中，并取得了较好的使用效果。在大批量的汽车生产中，人工测量早已经失去了应用背景，且检测效果不理想，视觉测量这门新兴技术正在逐步的取代它。

视觉测量技术的介绍

视觉测量技术是一项综合了机器视觉、人工智能、模式识别、计算机、控制论、电子电路等多学科的应用而形成的高新检测型技术。在该项技术中，使用了先进的高密度、低噪声以及变小的图像传感器，可以实现非接触、实时、在线和高精度的快速检测。基于其具有的这些优点，目前，主要将其使用在提高火花塞测量系统的精读之中。也就是汽车的零部件生产与检测。视觉传感器是该项技术的基础。视觉传感器可以实现图像的采集，并将采集到的图像通过高速图像采集系统将标准的电视信号转换为数字视觉图像，并输入对应的图像处理器之中。处理器会根据已经设定的标准，来对数据进行分析，从而确定其是否符合相应的标准。

视觉传感器可以安放在检测环境的任意位置，视觉传感器在完成从三维到二维的平面图像的线性映射，从而使得其可以获取对应的视觉参数。

以火花塞为例，具体的测量流程为：火花塞工件的支架为直径是2米的金属平台，该平台多为逆时针旋转，且由对应的驱动力。传感器多数接近开关，以提高其确定平台上是否有对应的火花塞工件，从而确定其自身是否要进行数据的采集。通过数据的采集与对比，来确定该工件是否为合格产品，同时，再自动的标记。

图1　视觉测量系统工作流程图

视觉测量技术在汽车零部件检测中的使用优势

a高精度

当前科学逐渐向着微小领域进步，使得很多制造业要求的测量精度也在不断提高。由微米向着纳米过渡。然而传统的汽车零部件检测多是人工进行，人工检测固然具有其优势，但肉眼的观看始终有限，面对一些细微数据的确定与测量上，存在一定的瑕疵。这也就导致零部件检测结果可能存在我那天。而视觉测量技术是一项结合光电子技术的新型技术，其对于微小数据的敏感度较强，能够实现高精度测量，对于零部件的精致化发展具有十分重要的检测作用。

b非接触

人工实现对于汽车零部件的检测，不可避免得会采取一些措施来对其进行手工测量，而在这个测量的过程中，必然会接触到该零部件。当前的视觉测量技术中，引入了光学测量的方式，避免了接触性的测量。

c网络化

随着网络技术的出现，使得人们的生产与生活受到了极大的改变。当前在视觉测量技术应用中，已经存在远程数据采集与测控，在测控中，将集中模式转变为分布模式，使其具有一定的开放性、可操作性、分散性等特点，利用节点的方式，将其中的数据进行传递，而视觉测量中，会将图像作为检测与传递信息的主要手段。

d高效率、低成本

随着现代化工业的不断发展，制造业中大规模性生产已经成为企业提高自身效益的一个必然方式。然而，在既需要保证生产质量，有需要保证生产规模的作用下，传统的手工检测方式，已经缺乏使用价值。视觉测量技术引入汽车零部件检测中，可以有效地扩大其检测的范围与速度，从而提高生产效率，满足企业生产效益的扩大。

视觉测量系统的汽车零部件检测系统设计

a视觉图像处理平台

视觉图像处理平台是视觉测量系统的核心，根据系统的具体要求，选择好对应的微处理器，其中所选择的数字信号处理器必须具有一般处理器无法替代的作用，且能够实现快速的软件更新，在使用中，还需要将其数据的存储空间与程序的存储空间分离，以满足系统运作时的内存，从而提高系统的可靠性、通用性与可更换性。另外，在整个工作中，系统必然会根据自身所采集的数据进行复杂的计算任务，必要时，可以适当的采用流水线技术，提高其性价比。

b针对图像中不连续的灰度值处理

边缘检测是大多数检测的关键问题，由于其检测数据精密度不够，或者说准确度欠缺，使得实际中无法对其进行确定，该种检测方式，可以将系统中的视觉图像进行分割。图像边缘是视觉图像最为基本的特征。灰度值多半是处于目标与目标之间、目标与背景之间。它具有一定的边缘性在某些状况下，其处于检测范围内，不满足使用条件，而在某些范围内，它又是满足条件的。故而，在视觉测量技术的使用中，必须要将其设定成对应的检测项目，满足该类产品的检测。

c视觉图像的通讯设计

视觉测量技术实际上本身是将对应平台上的零部件的具体数据进行测量与确定，而在其进入检测系统后，加入了对应的检测功能。在视觉图像经平台被测量后，就可以使用其内部信号进行对应的通讯，在通讯时，将其获取的数据传输到对应的检测系统之内。在该种通讯上，需要选择一种既能够满足工业现场环境下的通讯要求，又需要选择一种可靠性较好，能够保证其传输正确性的方式。在数字全球化的背景下，该种传输方式已经具备。其中CC—Lillk现场总线以设备层为主，cC—LiIlk可靠性高、实时性好、其网络节点包括主站和从站，抗干扰能力强、数据容量大，与主站进行多对一的数据循环，该种通讯方式，具有通信速度快，信号稳定性较强，价格相对较低等特点。

d硬件设计

任何系统性软件都需要对应的硬件作为支撑，视觉测量技术系统化运用与汽车零部件检测，也需要对应的硬件。这些硬件包括：DSP芯片、电源模块、存储模块、视频编解码模块、通讯模块以及其它外围电路为。其中，以DSP芯片为核心。

结束语

虽然受到当前的经济与技术发展，视觉测量技术在实际运用中的检测结果还存在一定的误差，但是，随着现代工业的不断完善与科学技术的不断发展，视觉测量技术的应用也将趋于完善化。本文主要针对该项技术做出了概括性的介绍，并就其检测效果等多个方面进行分析，希望能够让更多的汽车生产企业认识到该项技术的使用价值，从而将其运用到汽车零部件生产的检测之中，保证汽车的生产质量，对使用者与社会的安全负责。

参考：

［1］严海磊.基于视觉测量技术的汽车零部件检测系统研究［D］.成都理工大学，2011.

［2］邓罗虹.基于线阵CCD的机器视觉测量系统的研究［D］.苏州大学，2014.

［3］刘业峰.车身零部件激光三角法检测关键技术研究［D］.吉林大学，2007.

［4］杨戈.基于机器视觉的机械零部件精密测量系统设计与开发［D］.南京信息工程大学，2013.

［5］孙双花.视觉测量关键技术及在自动检测中的应用［D］.天津大学，2007.

［6］王丹.车身零部件视觉检测中摄像机标定方法的研究与应用［D］.吉林大学，2009.

宣衡艳（1977-），女；汉族；浙江金华市人；万向集团技术中心中级工程师；研究方向：汽车零部件检测及试验。