轿车组合仪表板集中了全车的仪表,它好像一扇窗口,显示了汽车的工作状况。不同汽车仪表板的仪表不尽相同,但是一般汽车的常规仪表都有车速里程表、发动机转速表、水温表、机油压力表和各种信号报警灯等。一般工厂生产出来的仪表在进入整车之前,都要进行一些检测和测试,包括FCT(Function Circuit Test)功能线路板测试、仪表指针的校验和配置仪表内部信息、质量终检等,整个过程的检测项目包括:(1)检测速度表等几个小表的指针与目标刻度间的指示误差,并通过与仪表的通信,将误差调整到规定范围,并把校验值写入仪表芯片中;(2)检测所有信号报警灯和若干照明灯是否损坏、漏装或误装为其他颜色以及检测Telltale灯的电流值。一般的检测方法都是用人工观察各个小表的指针与刻度间的差距,再手动调整到合格的范围内,用人眼去判断报警灯是否被点亮,报警灯颜色亮度是否合格,以及是否有其它外观缺陷,这种方法受人的主观因素如操作者观测的角度、距离以及疲劳程度等的影响,误差大,可靠性差。而用计算机视觉来模拟人眼对仪表板进行智能化自动校验及检测,可以克服人工检测所造成的各种误差,大大提高检测精度和效率,并且随着机器视觉技术的普及和提高,自动化校验的成本也在大幅下降。本文基于LabVIEW平台上利用视觉自动识别技术来开发福特汽车仪表自动化检测系统。首先介绍了汽车仪表和机器视觉的发展,阐述了课题的一些基本构想和框架。在第二章搭建了整个系统的硬件平台,从机器视觉系统、仪表的定位装夹系统到整个仪表与计算机之间的通信平台都一一作了描述。第三章是整个课题的重要部分,它结合了福特汽车仪表本身的一些外部特征采用两种方法来进行图像分析,这一章主要涉及以下几步:分别讨论两种方法来分离背景和指针,提取出来指针后再进行边缘扫描,得到指针的边缘点再拟合成直线作为指针的骨架线用两种不同阈值的选取方法来二值化指针,再取出杂质微粒后对图像进行数学形态变化以保证指针信息的完整性,最后根据指针的数学信息并进行数学运算来提取出指针的骨架线利用指针不同位置的直线来确定整个表盘的中心点提出了建立汽车仪表盘模板的方式,很好的结合了实践,提高了检测效率,实现了测试软件系统的敏捷开发。还利用模板匹配搜索的方法,加强了整个系统的模块化,以便功能的再度开发实验的结果和生产的实际证明,文中的指针提取,模板匹配的方法非常有效,有较强的抗干扰能力和稳定性。提出的利用汽车仪表模板的软件设计方案,有利于快速开发软件系统、提高检测系统效率。最后本文介绍了本课题软件系统所使用的开发工具和开发环境,以及总体的开发思路。