汽车刹车片作为汽车制动系统中的一个重要组件,其质量好坏直接影响行车安全。基于机器视觉的汽车刹车片外观质量检测系统通过机器视觉的手段实现刹车片的字符识别和卡口尺寸测量,是实现汽车刹车片外观质量检测自动化的重要手段,本文研究了刹车片外观质量检测照明系统的质量检验方法、字符检验算法、双相机卡口尺寸测量系统及其算法。主要研究内容和结论如下:1)刹车片外观质量检测照明系统的质量检验方法。就7项灰度特征指标与照度均值、照度标准差之间的相关性进行分析,确定使用灰度分布程度V表征照度均值,灰度分布性G表征照度标准差,使用基于灰度分布程度V和灰度分布性G融合的检验模型实现照明系统设计质量检验。试验结果表明:双指标融合的检验模型可有效地实现照明系统设计质量定量检验,正确率为90.99%。2)字符检验算法。通过OTSU算法、高斯滤波和膨胀腐蚀进行预处理,采用BLOB分析提取定位孔区域,借助最小二乘法实现圆拟合,通过仿射变换进行图像旋转校正,结合刹车片的尺寸特征完成字符区域定位;对比分析提取轮廓边缘和提取字符整体的结果,选用结果更好的提取字符整体的自适应阈值分割方法,通过投影法实现模板提取;进行字符模板匹配,通过图像填充避免重复检验,根据图像中剩余的黑色像素数及字符排序情况判断字符压印正确与否。试验结果显示:在本研究中,字符的检验速度为1.900s/幅,检验正确率为100%。3)基于双相机的汽车刹车片卡口尺寸测量。根据图像空间和实际空间的距离转化进行标定和尺寸测量的原理分析,并设计双相机尺寸测量硬件系统,采集标准器和刹车片图像,采用Sobel算子提取边缘,通过最小二乘法进行拟合,依据相应原理实现标定和尺寸测量。分析11项测量变量造成的测量误差,计算误差传递系数,并建立误差传递模型,合成误差为0.0131mm。试验结果显示:100组图像的测量结果误差均在±0.02mm内,满足卡口尺寸测量的精度要求。上述研究成果为机器视觉检测照明系统质量检验提供了一种新的检验方法,为通过机器视觉的方法实现汽车刹车片字符检验和卡口尺寸测量奠定了一定的方法和技术基础,有助于实现汽车刹车片外观质量检测的自动化。