交通监控

分类：3D视觉应用发布时间：2023-09-22

而交通领域的应用我们也可以称之为计算机视觉，通过车牌识别技术、图像分析技术可以进行自动识别车牌，发现违章停车逆行等情况。　　

一、案例背景

在汽车制造过程中，发动机缸体作为核心部件，其质量直接影响发动机的性能和可靠性。发动机缸体的生产工艺复杂，在铸造、加工等环节可能会产生各种缺陷，如气孔、裂纹、砂眼、尺寸偏差等。传统的人工检测方法存在效率低、误判率高、劳动强度大等问题，无法满足现代汽车生产高质量和高效率的要求。因此，引入机器视觉技术进行发动机缸体缺陷检测成为提升生产质量的关键。

二、机器视觉检测系统的搭建

（一）硬件部分

工业相机
选用高分辨率的 CCD 工业相机，能够获取缸体表面清晰、细腻的图像。根据缸体的尺寸和检测精度要求，相机的分辨率设定为 2048×1536 像素，以确保可以捕捉到微小的缺陷。
照明系统
采用环形光源和条形光源组合的方式。环形光源安装在相机镜头周围，提供均匀的正面照明，使缸体表面的纹理和缺陷清晰可见。条形光源则从侧面照射，突出缸体表面的轮廓和深度信息，有助于检测如裂纹等三维缺陷。
机械传动装置
设计了一套自动化的机械传动系统，能够准确地将发动机缸体运输到检测区域，并实现多角度的旋转和定位，确保相机可以拍摄到缸体的各个关键表面。

（二）软件部分

图像采集模块
通过编写控制程序，实现工业相机与计算机的通信，完成图像的采集。采集频率根据生产流水线的速度设定为每 5 秒一张图像，保证在缸体经过检测区域的短暂时间内获取足够的图像数据。
图像预处理模块
首先对采集到的彩色图像进行灰度化处理，将其转换为灰度图像，减少数据量并突出缺陷信息。然后运用中值滤波算法去除图像中的椒盐噪声，提高图像质量。
特征提取模块
运用多种算法进行特征提取。对于气孔和砂眼等缺陷，通过阈值分割算法将缺陷区域与背景分离，提取其灰度特征和面积特征。对于裂纹缺陷，利用 Sobel 算子和 Canny 算子提取边缘特征，计算裂纹的长度、宽度和方向等参数。
缺陷识别与分类模块
采用基于支持向量机（SVM）的分类算法。通过大量的样本数据训练 SVM 模型，将提取的特征输入模型中，实现对气孔、砂眼、裂纹等不同类型缺陷的准确识别和分类。同时，设定了缺陷的尺寸阈值，对于小于一定尺寸的微小缺陷（在本案例中设定为不影响缸体性能的微小瑕疵）进行过滤，避免误判。

三、检测流程与效果

（一）检测流程

当发动机缸体被运输到检测区域后，机械传动装置按照预设程序旋转缸体。工业相机在照明系统的配合下，从不同角度拍摄缸体表面的图像。采集到的图像首先进入图像预处理模块进行处理，然后在特征提取模块中提取相关特征，最后在缺陷识别与分类模块中进行分析，判断缸体是否存在缺陷以及缺陷的类型和严重程度。

（二）检测效果

准确性
经过实际测试，该机器视觉系统对发动机缸体缺陷的检测准确率达到了 98% 以上。对于气孔、砂眼等缺陷，能够准确识别直径大于 0.5mm 的缺陷，对于裂纹缺陷，能够检测到长度大于 2mm 的裂纹，有效避免了有严重缺陷的缸体进入后续组装环节。
效率
在生产流水线上，该系统能够在每个缸体经过检测区域的 30 秒内完成全面检测，相比传统人工检测方式，效率提高了 5 倍以上。这不仅满足了生产线的生产速度要求，还大大减少了因检测环节导致的生产延误。

四、经济效益与社会效益

（一）经济效益

降低废品率
通过及时准确地检测出有缺陷的发动机缸体，使废品率从原来的约 5% 降低到了 1% 以下，显著减少了生产成本。以每个缸体的生产成本为 1000 元计算，每年生产 10 万个缸体，仅废品成本一项就可节约约 400 万元。
提高生产效率
减少了人工检测的时间和人力投入，同时避免了因人工误判导致的返工和维修成本。据估算，每年可节约人工成本和相关维修成本约 200 万元。