实现轮毂型号在生产线上进行自动识别,对轮毂企业的发展有至关重要的作用。目前的轮毂生产采用人工识别,但人工精力有限,识别效率不高,无法满足轮毂的生产需求。所以,研究出一套高效、精确的轮毂型号在线识别系统是非常必要的。机器视觉识别技术具有非接触、在线实时、抗干扰能力强等优点,其最大特点是速度快、信息量大、功能多,利用机器视觉识别技术对产品进行精准识别,能够满足现代工业的发展要求、促进工业进步,在实际应用中前景非常广阔。本轮毂型号在线识别系统的设计思路是将机器视觉技术和图像处理技术相结合,以实现对多种汽车轮毂型号的精准识别,从硬件和软件两个方面来设计轮毂型号识别系统。系统硬件部分主要实现图像采集功能,利用CCD相机、光电开关、工控机和图像采集卡等构成硬件系统,获取轮毂图像。图像处理部分采用均值滤波和中值滤波两种滤波进行去噪,灰度拉伸法进行图像增强,最大类间方差法进行图像分割,并对边缘检测Canny算子作出改进,使用优化后的Canny算子提取轮毂边缘特征,同时提取轮毂图像灰度级特征,利用提取到的特征信息采用模板匹配算法对轮毂型号进行识别,识别率达到98%以上。与传统的识别技术相比提高了识别的精确度,在很大程度上提高了生产自动化水平。系统软件在VC++6.0的环境下进行开发,以模块化的结构,分别实现了图像采集、图像处理、输出显示及打印和辅助功能。利用不同型号的轮毂进行识别测试,测试结果显示系统能够实现轮毂型号在线高效精准识别,解决人工识别所存在的问题,提高轮毂的生产效率和生产的自动化程度。