随着经济的发展,汽车越来越多地进入人们的生活中,这促进了汽车产业的发展,导致汽车零配件需求的增加。汽车轮毂作为汽车的重要部件,其需求量迅速增长。在轮毂生产过程中通常需要对轮毂进行识别与分选,以便进入后续的加工通道。机器视觉具有非接触,效率高,在线实时性等特点,这对于实现轮毂的自动检测和分选,提高工厂的自动化生产水平具有重要意义。三维机器视觉能够采集更多的信息,更好的描述现场环境,有利于实现轮毂的检测分选。本文研究了基于双目相机三维机器视觉的汽车轮毂检测与分选系统,为实现工业现代化生产作出了有益的尝试和探讨。本文研究内容如下:(1)根据摄像机的成像原理,建立双目相机的成像模型,并给出了双目系统中存在的坐标系间的映射关系,而且标定处理相机模型中的参数。(2)在三维重建阶段,提出了基于有效区域的轮毂图像匹配方法,并获取了理想的匹配视差图像。在视差图像的基础进行空间点的重建,计算其三维坐标。最终通过可视化软件将轮毂三维重建结果显示出来。而且在三维重建的基础上计算了轮毂的几何尺寸信息。(3)在轮毂特征提取与识别过程中,提出了基于参数空间的轮毂轮辐特征获取方法,有效的提取了轮毂轮辐特征,该算法具有较强的抗干扰能力。在识别轮毂的过程中提出了基于相关分析法的轮毂识别策略,并且通过对测试验证了该算法的有效性。(4)对基于双目视觉的轮毂检测分选系统进行方案设计,研究了视觉检测系统的硬件系统和软件功能和分选控制系统的硬件与软件系统。在Visual Studio 2010环境下实现轮毂图像处理、特征提取及识别算法,并开发便于人机交互的上位机软件操作界面;而且分析设计下位机PLC分选控制系统。