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车身下底盘PVC涂胶的机器视觉检测研究
| 论文题名： | 车身下底盘PVC涂胶的机器视觉检测研究 |
| 关键词： | 汽车车身;下底盘;PVC涂胶;性能检测;机器视觉 |
| 摘要： | 车辆的安全稳定性、驾驶舒适性、行驶加速性是车辆使用性能的重要指标，也是人们选择车型的基本要求。但是，在长期日晒及车辆行驶的情况下，道路易产生凹凸不平，致使车辆在快速行驶的过程中，车身底部不断的与外界产生碰撞，并易破坏其表面防腐层，失去防腐性能。因此，为了有效地增加车辆的使用寿命及安全性能，在车身下底盘增喷0.5cm-1cm厚度的PVC喷胶，增强车身下底盘间的密封性。在工业化生产的条件下，传统的PVC喷胶因其工作效率较低，易受操作人员状态的影响，存在诸多不规范的情况，这远远不能满足现代工业生产中对使用性能检测标准的要求。为了快速实现工业中的检测项目并结合人工智能检测研究，使用机器视觉检测能够有效规范生产标准，提高生产效率。 车身下底盘PVC涂胶的机器视觉检测研究是对于系统待检测的需求进行了分析，并根据所需设计了软硬件的结构。通过检测结果有效调节PVC涂胶的稀释浓度，设置同一参数进行PVC涂胶对于车身下底盘喷涂，改善PVC喷涂效果，增强车底扇面及机械缝隙间的密封性。 首先，在系统需求的基础上研究设计出了系统的总流程。根据所设计出的总流程对检测位置需求进行了研究，并在此基础上完成软硬件系统的模拟。 其次，对于采集图像部分进行了分析，根据视觉检验类型及检测精度要求，确定500万像素的CCD作为采集图像的检测相机，选用16mm焦距镜头在实验台进行测试。相机及镜头确认后设计照明方式，通过调节光亮度对所需的光源进行了设定，以检测点图像清晰度确定出光源的照射亮度范围为120-204灰度级，并设定为120灰度级进行系统采集光亮度。 再次，对于系统的检测流程进行了分析，设计了基于组态并行的相关算法流程，并对图像的处理流程进行了深入研究，设计了图像为30％预处理、图像二值化阈值为50，并进行了图像分割、消除两两重复节点及结果输出等算法，并使系统可自行学习优化，通过不断补充样本数量，将检测算法作为一个整体插件安装于检测软件中，为新出现的检测区域做预备。 最后，对车身下底盘PVC涂胶的机器视觉检测，在测试环境中，对于PVC涂胶的使用性能进行了验证，系统在无干预的情况下每天可长达16小时进行检测，验证了系统的可实施性，并存储了数据结果图像，以便后期进行数据查询。 |
| 作者： | 何新宇 |
| 专业： | 材料科学与工程 |
| 导师： | 赵时璐 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 沈阳大学 |
| 学位年度： | 2019 |
| 正文语种： | 中文 |
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