随着“中国制造2025”的概念深入人心,智能制造的理念将成为未来汽车工业制造的主流方向。机器视觉不仅能够增强工业机器人的自主能力和灵活性,而且能够使自动化产线转型升级更趋于智能化。汽车挡风玻璃定位与支架粘合作为汽车整车制造的一个重要环节,其安装精度与质量是决定整个汽车安全性的重要性能指标之一。目前,国内各企业对汽车挡风玻璃定位与支架粘合检测主要采用人工或者机械的方法,存在加工时间长、效率和粘合精度低、人工成本高、制造加工人员劳动强度大且容易疲劳等弊端,严重影响生产企业的效率,迫切需要研制基于机器视觉的汽车挡风玻璃定位与支架粘合智能检测系统。本文首先介绍了课题研究工作的背景和意义,对目前国内外机器视觉技术的现状、特点以及应用领域进行了阐述。然后根据汽车生产厂家对视觉检测系统的需求,提出了汽车挡风玻璃定位与支架粘合视觉检测系统的整体设计方案,详细介绍了电气控制系统、机器人控制系统、视觉检测系统的设计与实现。接着,针对汽车挡风玻璃视觉定位涂胶的要求,研究并实现了基于自适应阈值分割和改进霍夫变换的挡风玻璃视觉定位算法,采用局部自适应分割算法对图像数据进行分割,采用改进的霍夫变换对梯形与圆形特征进行特征信息提取。实验证明,自适应阈值分割算法和改进的霍夫变换方法能够有效高精度的提取挡风玻璃特征信息,其定位精度小于厂家要求的0.2mm。然后,设计了汽车挡风玻璃支架粘合精度检测算法。设计过程中先利用像素累加算法确定支架检测区域坐标系以及检测区域的定位,再利用Blob分析工具得到面积占比与缺陷内接矩形的长度和宽度等信息判定支架底漆与涂胶的质量,最后通过基于梯度值与改进的霍夫变换提取粘合后支架圆心位置以及几何检测算法,验证支架粘合的精度是否符合厂家精度要求。实验结果表明,该系统在底漆与涂胶的误检率和漏检率上都比人工检测要更优良。在加工时间上,人工检测是智能系统的4.6倍;人工检测精度只有77.5%,远低于智能系统的95.5%。最后,开发了视觉检测系统软件,详细阐述了视觉检测软件的流程和各个软件子功能模块的设计与实现,介绍了子模块函数库的调用以及软件通信方式,实现了汽车挡风玻璃视觉定位涂胶和支架粘合质量在线检测。该视觉检测软件能够高效的应用于工业现场,达到高速、高精度的生产需求。