发动机是汽车的关键部件,它对其缸体表面的质量有较高的要求。因此,生产中对缸体进行表面缺陷检测是至关重要的。传统的缸体表面缺陷检测采用人工目测的方法,生产效率低,劳动强度大且安全性差。缸体表面缺陷检测手段的落后严重地影响了产品的质量和企业的效益。因此,汽车生产企业迫切需要一种高效的自动化检测系统以满足现代化汽车生产的要求。　　 本课题根据缸体生产线的实际工艺以及检测系统的基本设计要求,开发设计了一套基于机器视觉的缸体表面缺陷检测系统。该检测系统以PLC为控制核心,通过视觉传感器及机械传动装置,实现在线自动采集缸体表面图像,并通过对图像进行一系列处理和目标匹配来判断缸体表面是否存在缺陷。　　 文中首先设计了缸体表面缺陷检测系统的总体结构和工作流程,并详细阐述了系统的硬件选用和软件设计体系。然后以某型号缸体的表面图像为研究对象,对缸体表面缺陷的机器视觉检测方法进行了深入的研究,包括图像采集模块、图像预处理模块和缺陷检测模块。在图像采集过程中,本文采用图像融合技术对缸体侧面图像进行三维重构,使得采集的图像上每个目标都清晰可见。图像预处理是图像处理的第一步,根据缸体表面图像特点,增强锐化图像,消除噪声。缺陷检测算法是检测系统的技术核心,根据缸体表面缺陷的特征,本文选用模板匹配法作为本系统的缺陷检测算法。　　 本文最后采用所设计的系统对某型号缸体进行缺陷检测实验,实验过程包括视觉设备的参数设定、实验系统的标定以及视觉传感器的场景编辑。实验结果表明,该系统可以实现预期的检测功能,具有较好市场前景。