汽车是人们出行的主要交通工具,随着人民生活水平的日益改善,人们对汽车的安全性、稳定性及舒适性提出了更高的使用性能要求。由于汽车在行驶过程中,易遇到道路坑洼不平、石子众多等情况,这使汽车轮罩不断与石子摩擦碰撞,破坏轮罩表面防腐层,使其失去良好的防腐性能。所以,为了有效提高汽车的使用性能、安全性能和稳定性能,在汽车轮罩表面喷涂3～5mm厚的PVC涂胶,以增强汽车轮罩的耐腐蚀性能。汽车车身表面喷涂PVC涂胶是汽车密封与防腐的重要工序之一,其对汽车的舒适性、安全性以及耐腐蚀性有重要影响,而且其喷涂定位的优劣程度也对将影响车身总装件的安装,进而影响的汽车使用性能。目前,在汽车工业化生产模式下,汽车轮罩PVC涂胶定位检测主要依靠人工检测完成,具有效率低且易出错等劣势,这不能满足汽车制造领域对其使用性能的检测效率。为了有效地将人工智能检测与工业生产相融合,采用机器视觉检测系统进行汽车轮罩PVC涂胶的定位研究,以提高汽车制造业的自动化水平。汽车轮罩PVC涂胶定位检测与机器视觉相结合,对检测条件进行了全面调研,并深入研究了软、硬件模块设计。利用检测结果对PVC涂胶的稀释粘度进行调配,并有效设定汽车轮罩PVC涂胶喷涂温度的合理参数,其有效提高PVC涂胶喷涂性能,使汽车轮罩缝隙间的密封更加紧固,汽车轮罩表面PVC涂层的耐腐蚀性明显增强。首先,根据视觉检验类型及检测精度要求,确定500万像素的CCD作为采集图像的工业相机,确定选用16mm焦距镜头作为系统使用镜头。通过对照明方式进行对比试验,选择了明场照明作为本检测系统的照明方式。通过调节光亮度对所需光源进行了设定,以检测图像目标区域的清晰度,确定出光源的照射亮度为120灰度级时,图像目标区域清晰度最佳。其次,分析了汽车在PVC涂胶喷涂工序后常见的使用性能缺陷。对于汽车轮罩堵件区域的安装遗漏缺陷,采用灰度变换法和二值化滤波法对采集图像进行图像处理,随后采用二值化阈值法提取目标区域,确定出阈值为70时,图像处理效果最佳,通过Blob分析剔除伪缺陷区域;而对于汽车轮罩PVC涂胶未喷涂区域的缺陷,除了采用灰度变换、图像滤波和二值化阈值对采集图像进行处理,还采用了图像锐化法获得图像敏感区域,再由Sobel边缘检测得到目标区域,利用长边与短边比值及面积特征点作为判断未喷涂缺陷的依据。最后,采用汽车轮罩PVC涂胶的机器视觉进行检测,使系统在每天长达18小时的无干扰环境下进行工作,并对汽车轮罩PVC涂胶的使用性能进行检测。试验更准确的验证了系统的可靠性,并将所获取的图像及数据结果进行储存,便于后期处理。通过对存储的PVC涂胶未喷涂数据及涂胶温度进行分析,结果表明,若机器人喷涂的扇面宽度增加了 8mm,则PVC涂胶的温度提高了 1℃。对堵件安装遗漏缺陷进行1000台汽车样本检测,结果显示准确率高达99.40%;对PVC涂胶未喷涂同一位置进行1000台汽车样本检测,结果显示,检测准确率高达99.60%。