成果简介：零部件是汽车工业的基础，它决定着整车的质量和价格水平。基于图像的视觉测量方法是一种高速稳定的自动化测量方法，这种方法具有快速、稳定、精度高，以及易于维护、可移植性好的特点，近年在工业生产中得到了广泛的重视和推广应用。本成果综合运用了机械工程、仪器仪表、机器视觉和自动控制等技术领域知识，研究了基于机器视觉的自动检测新技术，通过视觉测量方法解决了汽车零配件生产过程中的在线几何尺寸和缺陷的全检测问题，同时，该成果可以用于汽车装配生产线的在线检测零部件的错装和到位问题，提高检测速度，实现全自动在线检测，满足生产要求，提升生产和装配质量，提升产品的竞争力。本成果获2007年湖北省科技进步三等奖。主要技术指标：(1)强噪声干扰下，模式匹配精度达到1/20像素，实时视觉对准定位精度达到100微米。(2)研究出了一种快速图像处理算法，几何尺寸测量的精度达到0.01um，缺陷检测达数十种。(3)实现了高鲁棒性的模式识别及快速图像处理算法，图像获取和图像分析处理时间小于0.5s，识别正确率达99.9%以上。(4)一般生产与装配线上的零件的，100％的在线自动检测，检测系统结构完整，布局合理，传送速度可自动控制。成功案例：本研究成果已成功应用于无锡TIMKEN轴承股份有限公司滚针轴承在线检测系统、GE（苏州）航空公司自动打标系统、天津JohnDeer轴承漏针在线检测系统、东莞台塑制造公司基于机器视觉的串口端子缺陷检测系统、深圳蓝斯旺尺寸测量自动检测机、和喷钩形状位置度视觉检测仪等。
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