背景与需求在汽车零部件制造工厂，需要对大量生产的零件进行质量检测。传统的人工检测方法效率低下且容易出错，无法满足高精度和高速度的生产要求。因此，引入 2D 视觉识别技术来检测零件的尺寸、形状、表面缺陷等。系统构成与技术原理①视觉检测系统主要由工业相机、镜头、光源和计算机软件组成。工业相机负责采集零件的 2D 图像，镜头用于调整焦距和视野范围，合适的光源可以突出零件的特征，便于图像采集。②计算机软件利用图像处理算法对采集到的 2D 图像进行分析。例如，对于零件尺寸检测，通过边缘检测算法来提取零件轮廓，然后根据预先设定的尺寸标准进行比对。对于表面缺陷检测，采用灰度阈值、纹理分析等方法。如当零件表面存在划痕时，划痕处的灰度值可能与正常表面不同，通过分析灰度变化来识别缺陷。应用效果以汽车发动机缸体检测为例，通过 2D 视觉识别系统可以在几秒钟内完成一个缸体的全尺寸检测和表面缺陷扫描。检测精度能够达到 ±0.01mm，大大提高了检测效率和质量。与人工检测相比，不仅减少了人力成本，而且检测的准确性和稳定性更高，有效降低了不合格产品的流出率。
