西门子机器视觉系统在汽车发动机装配线上的应用
汽车智能制造技术中的机器视觉应用
汽车智能制造技术中的机器视觉应用最近几年，汽车行业正在经历一次全面的智能化和自动化改革，而机器视觉作为智能制造技术的一个关键组成部分，正逐渐被广泛应用于汽车制造及相关工业领域。
机器视觉通过智能摄像头和图像处理算法，可以对汽车零件和装配线的生产质量、安装位置、尺寸精度等进行检测和测量，从而提高制造效率和产品质量。
一、机器视觉在汽车生产中的应用1.1 车身检测在汽车生产的装配线上，机器视觉系统可以自动检测车身是否符合设计要求，比如检测车身的尺寸、外观、缺陷等问题。
这些检测数据可以被实时反馈给工人和工艺控制系统，以指导制造流程的优化和调整。
1.2 零件和部件检测对于汽车的零部件制造来说，机器视觉技术更能派上用场。
它可以对每个零件/部件的表面质量、内部缺陷、外观缺陷、尺寸等进行检测。
对于高速流水线工艺，机器视觉可以及时提供数据，减少生产成本和生产时间。
1.3 缺陷检测机器视觉技术可以通过图像分析，非常准确地检测汽车零件上的缺陷。
智能摄像头在检测时可以快速扫描整个物品表面，快速发现缺陷，这为处理迅速、准确地隐患单元提供了地址。
1.4 车内和车外高科技的智能辅助设备现代汽车中许多高科技的辅助设备，如泊车辅助、驾驶员辅助、自适应巡航等，证明了机器视觉技术在车内和车外的广泛应用。
车内和车外的高科技设备提高了乘客的舒适度和安全性，减少了汽车事故。
二、机器视觉技术在汽车零件质检中的应用汽车没有办法排除零部件和原材料的错误，这给整车制造业带来了重大的质量问题。
钣金辊压、抛光、喷漆等制造车身中的各种细节部分，通过检测，控制零部件错误和过多的浪费，机器视觉解决了许多制造问题。
机器视觉技术在汽车零部件、原材料质检中的应用已经得到广泛应用。
在零部件制造过程中，机器视觉可以检测零部件的质量和数量，提前发现缺陷，以免过早地发现质量隐患并进行回收和修复，或查看零部件的所有位置，并在产品的制造工艺中建立质量识别模型。
通过对生产线中产品的不断检测，机器视觉帮助厂家不断提高产品质量，并提供科学、合理的质量控制措施。
机器视觉在汽车行业中的应用
机器视觉在汽车行业中的应用机器视觉在汽车行业有着广泛的应用，可大大提高工作效率，保证工作质量。
下面介绍机器视觉在汽车行业应用的一些实例：（1）汽车总装和零部件检测1. 零部件尺寸、外观、形状2. 总成部件错漏装、方向、位置检测3. 读码、型号、生产日期检测4. 总装配合机器人焊接导向和质量检测5. 电器性能检测、功能检测6. 智能交通、车牌识别（2）安全带滚轮检测：1. 检测轴长超差，轮片弯折，过槽有毛刺2. 机构精确旋转定位3. 大景深镜头确保毛刺观测清晰4. 系统检测精度0.2mm，检测速度30 个/Min（3）车锁组装检测系统1.零部件缺失检测，类型检测2. 任意多的零部件检测3. 蜗轮蜗杆齿轮角度4. 系统根据国外信号自动切换38 种产品程序（4）汽车控制版面检测系统1. 检测面板按钮装配，按钮镭雕尺寸2. 大面阵摄像头提高检测精度3. 自动系统确保没有错件流出4. 字符对错、位置检测（5）线束保险丝盒（锡明标准设备）1. 4 万次连续检测没误判、错判2. 字符对错，颜色对错，位置对错3. 条形码读码器调用不同产品程序4. 检测完成打印输出正确结果5. 对正确产品进行贴标（6）汽车仪表盘检测1. 仪表盘指针角度检测，指示灯颜色检测2. 单个摄像头观测液晶屏数字变化的仪表盘3. 彩色摄像头测量各指示灯的颜色4. 打光方式兼容所有的仪表盘外形5. 图像检测的同时进行功能性测试（7）保险丝检测系统（锡明标准系统）1. 保险丝电阻阻植检测2. 有无垫片、有无螺帽固定3. 自由切换产品4. 系统稳定，检测确保零误判率（8）发动机检测1. 机加工位置、形状和尺寸大小，包括圆弧2. 正时链位置检测3. 活塞标记方向和型号检测4. 曲轴连杆连码、字符、型号检测5. 点胶检测6. 缸体缸盖读码、字符、型号检测7. 数据库追溯（8）点胶检测系统/ 如发动机应用（锡明标准成熟标准系统）1. 可以检测胶水轨迹上的任意一段宽度2. 胶水可以呈透明状3. 机器手抓住产品按预订轨迹进行检测4. 多个摄像头一次性取像处理5. 一个摄像头边移边拍照处理（9）机器人通讯协议1. 现成的通讯协议软件，包括ABB、COMAU、KUKA、MOTOMAN、史陶比尔等2. 现成的校正软件、超级定位软件3. 超高速、高精度定位系统PICK MASTER4. 专业提供小型摄像头，高柔韧性连接电缆QCROBOT 可提供此机器视觉模块及工程解决方案。
视觉检测技术在发动机装配线上的应用
视觉检测技术在发动机装配线上的应用
黄良武;王文涛
【期刊名称】《制造业自动化》
【年(卷),期】2024(46)3
【摘要】以发动机离合器螺栓拧紧设备的全自动化改造为例,阐述康耐视视觉相机、GE-FANUC PLC和FANUC伺服等系统协同作业在发动机装配自动化中的应用,重点介绍康耐视视觉系统设计构成、检测原理和相机检测程序的编写调试。
针对调试过程中出现的检测对象成像偏差大、识别率低的问题,设计了一种多模型识别程序,
通过多组检测模型比较并取最优值,极大提高了螺栓位置的检测准确率。
详细介绍
了基于Modbus TCP协议的相机和GE-FANUC PLC间的通讯组态,在相机和PLC 端的具体参数设定方法。
【总页数】4页(P217-220)
【作者】黄良武;王文涛
【作者单位】上汽通用五菱青岛分公司发动机工厂
【正文语种】中文
【中图分类】TP29
【相关文献】
1.机器视觉在发动机装配线上的应用
2.三维视觉检测技术在发动机装配中的应用
3.视觉系统在发动机装配线上的应用
4.智能视觉作业系统在4GC三代发动机装配线上的应用
5.视觉系统在发动机装配线上的应用
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西门子S7-1500 PLC在汽车发动机生产线中的应用
设备管理与维修2021翼4（上）图3工艺特点西门子S7-1500PLC 在汽车发动机生产线中的应用李向文（北汽福田汽车股份有限公司，北京102206）摘要：依据发动机项目产品型谱进行制造工程开发，采用SIMATIC S7-1500系列PLC 实现发动机生产线的控制系统功能，通过对西门子高性能PLC 和全集成自动化TIA 博图编程软件的研究，有助于深入掌握S7-1500核心技术，缩短工程师的故障诊断和调试时间，提高企业生产效率。
关键词：发动机；TIA 博图；I-Device ；UDP 中图分类号：TP278；U468文献标识码：BDOI ：10.16621/ki.issn1001-0599.2021.04.550引言欧康发动机工厂位于潍坊市高新区，是北汽福田汽车股份有限公司以“工业4.0”和《中国制造“2025”》战略建成的年产30万台的现代化发动机生产线。
包括发动机缸体、缸盖柔性加工线、发动机整机装配及测试线，主要生产2.0升及2.5升的涡轮增压柴油发动机。
通过西门子S7-1500系列的PLC ，配合分布式I/O 在发动机整机装配线的实际应用。
包括ET200SP 、ET200MP 以及SINAMICS G120C 变频器。
实现整机智能装配线控制工艺要求。
1布局规划与总体设计1.1发动机整机智能装配线发动机整机智能装配线由一条环形总装线（冷试与装配共线，共用托盘）和缸盖分装线组成，大量采用机器人、拧紧机、模块化设计，提高柔性，满足不同型号发动机共线生产要求。
装配线规划长度128m ，宽度22m ，共计109个工位，工位结构采用空中吊挂方式，提高车间通透度，发动机整机智能装配线如图1所示。
整线联动全部采用S7-1500PLC 控制，全线分为自动工位和手动工位，自动工位分别由CPU1517独立控制，手动工位分别由CPU1512SP 独立控制；全线配置MES （Manufacturing Exe原cution System ，制造执行系统）进行现场管理，ANDON 板生产拉动，设备的在线质量信息全部通过PLC 上传到MES 系统，拧紧工作站全部采用可编程控制电动扳手或拧紧机，实现联动控制；托盘装配Moby 载体，实现全过程生产信息存储及质量追溯；手动工位独立钢结构布置，每个工位配置HMI ；工艺流程如图2所示，工艺特点如图3所示。
机器视觉系统在汽车零部件制造中的应用
机器视觉系统在汽车零部件制造中的应用汽车业的多样化零件是由机器式、机械视觉系统、PLC 及网络控制来处理的。
GKN Sinter Metals 生产设备位于美国印第安纳州Salem，采用烧结程序制造传动零件与电源操控组件，以供应主要汽车制造商及其供货商。
在2001年，该公司将其产品线自动化，可生产六倍大小的变速箱离合器板，以供货商用汽车如卡车与校车等使用。
在此产品线中的机器手臂与整合式的视觉系统使其得以运转额外的零件，例如用于传动的机械式二极管设备，所有操纵不需手动转换。
Salem 厂电子工程主管Gale Wiseman 表示：“机器手臂的弹性在适应多种零件方面是非常重要的。
这是一个连续的生产线，但我们可以利用批次类条件启动多种类型的零件。
”接着表示：“我们也许需要30,000 左右的零件才能符合每个月的生产需求，但是我们可以一次执行5000 至8000 组零件的批次作业，以达到我们客户的要求的时效。
更换印模机上的印模只花两小时不到的时间。
自动产线的更换仅涉及选择不同的执行方案。
”在烧结过程中，粉状金属零件将于高压缩印模机中形成近似网状的形状，然后以熔炉烘焙，并产出最后的汽车零件。
在GKN 设备中，每6 至8 组中有一套小型的印模机是由Cincinnati 有限公司自动弹射出新形成的粉状金属零件，由其印模至Shuttleworth 低压累积输送带。
当刷子作业移除各种损坏的粉状物，零件将被传送到Ohaus CQ10R31 秤重站，在这个地方检查该零件是否达到已知重量。
输送带与秤重作业是由Allen-Bradley SLC/504 PLC (可程序化逻辑控制器) 所控制的，此控制器也会同时配合压力、机器手臂、视觉系统及其它自动化组件运作。
每个零件直径大约为9 至10 英吋，重量大约为3 至4 磅。
Wiseman 表示：“我们百分之百地检查零件的重量，并将结果传回印模机，这可实时调整整个工作流程。
无法通过重量测试的零件会被送到拒收支线。
机器视觉在汽车制造业中的应用
机器视觉在汽车制造业中的应用“机器视觉”（Machine Vision）又称图像检测技术，它是将被测对象的图像作为信息的载体，从中提取有用的信息来达到测量的目的。
具有非接触、高速度、测量范围大、获得的信息丰富等优点。
通过CCD（Charge Coupled Device）摄像头与光学系统、数字处理系统的结合，可实现不同的检测要求。
CCD元件可理解为一个由感光像素组成的点阵。
因此，面阵CCD的每个像素都一一对应了被测对象的二维图像特征，即通过对像素点成像结果的分析可以间接分析对象的图像特征。
“机器视觉”的用途很多，随着上世纪九十年代以来光电、自动化和计算机图象处理技术的迅速发展，机器视觉已在包括汽车制造业在内的很多工业部门得到越来越广泛的应用。
作为一种新颖而又实用的传感技术，图像检测单元近年已实现产品化，一些知名的厂商，如日本的松下公司、德国的西门子公司等都推出了品种规格齐全的系列化产品，包括光源、摄像头、处理器等，这对图像检测技术的推广应用创造了很有利的条件。
与此同时，所颁布的相关标准，不但规范了生产，而且为用户在不同情形下选用合适的检测单元，以及更快、更好地进行系统设计提供了依据。
国内在这方面尚处于起步阶段，即使在近20年获得迅速发展的汽车制造业，机器视觉的应用也相当有限。
但通过以下应用实例，可以清楚地看出这项新技术的应用前景。
图像检测技术在精密测量中的应用精密测量是机器视觉的一个重要应用领域，其对被测对象进行测量的原理如下：检测系统主要由光学系统、CCD摄像头和计算机处理系统等组成。
由光源发出的平行光束照射到被测对象的检测部位上，其边缘轮廓经过显微光学镜组成像在摄像机的面阵CCD像面上，经计算机进行图像处理后获得被测对象边缘轮廓的位置。
如果使被测对象产生位移，再次测量其边缘轮廓位置，则两次位置之差便是位移量。
显然，若被测对象的两条平行的边缘轮廓能处于同一幅图像内，则其二者位置之差即为相应尺寸。
机器视觉技术在汽车发电机部件自动装配线上的应用
检 验 和质 量 控 制 等 领 域 ， 对 提 高生 产 效 率 、 自动 化 程 度 ， 以 及 改 善 企 业 的 运 行 质 量发 挥 了很 大 的作 用 ［ １ － ２ ］ 。 本 次 设 计 的 自动 装 配 线系统设备 ， 应 用 了机 器 视 觉 技 术 ， 主要 用 于 检 测 衬 套 的 外 形 尺
配生 产 ， 为 了提高装配线 系统的可靠性 、 稳 定 性 和 自动 化 程 度 ，
以及提高产 品的装配质量 ， 引用 了机器视觉技术 。 其主要用于检
测 衬 套 的外 形 尺 寸 ， 防 止 衬 套 的错 装 、 漏装 、 位 置 放 置 不 对 或 放 置不 到位 等 问题 。
１ 机 器 视 觉 技 术 １ ． １ 机 器 视 觉 系 统 的组 成
机 器 视 觉 技术 在 汽 车发 电机 部 件 自动 装 配 线 上 的 应用
机器视觉技术在汽车发电机部件 自动装配线上的应用
Ｍａ ｃ ｈ ｉ ｎ ｅ Ｖｉ ｓ ｉ ｏ ｎ Ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙ ｉ ｎ Ａｕ ｔ ｏ ｍａ ｔ ｉ ｃ Ａｓ ｓ ｅ ｍｂｌ ｙ Ｌ ｉ ｎ ｅ ｆ ｏ ｒ Ｐ ａ ｒ ｔ ｓ ｏ ｆ Ａｕ ｔ ｏ ｍｏ ｂｉ ｌ ｅ Ｇｅ ｎ ｅ ｒ ａ ｔ ｏ ｒ
ｐｒ ｏｐｅ ｒ ｐ ｏｓ ｉ ｔ ｉ ｏｎ Ｋｅ ｙ ｗｏｒ ｄ ｓ： ｍａｃ ｈｉ ｎｅ ｖ ｉ ｓ ｉ ｏｎ ， ａｕ ｔ ｏｍｏｂｉ ｌ ｅ ｇｅｎ ｅ ｒ ａ ｔ ｏ ｒ ， ａ ｕ ｔ ｏ ｍａ ｔ ｉ ｃ ａｓ ｓ ｅ ｍ ｂｌ ｙ ｌ ｉ ｎ ｅ， ｓ ｈ ａｐ ｅ ｄ ｅｔ ｅ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ， ｅ ｒ ｒ ｏｒ ｐｒ ｅ ｖ ｅｎ ｔ ｉ ｏ ｎ
ｅ ｙ ｅｓ Ｉ ｎ ｏ ｒ ｄｅ ｒ ｔ ｏ ａ ｃｈ ｉ ｅ ｖ ｅ ｐｕ ｒ ｐｏ ｓ ｅｓ ｏ ｆ ｉ ｍｐ ｒ ｏ ｖ ｉ ｎ ｇ ｔ ｈ ｅ ｒ ｅ ｌ ｉ ａ ｂｉ ｌ ｉ ｔ ｙ ， ｓ ｔ ａｂｉ ｌ ｉ ｔ ｙ ａｎ ｄ ａｕ ｔ ｏｍａｔ ｉ ｏ ｎ ｏ ｆ ａ ｕ ｔ ｏ ｍａ ｔ ｉ ｃ ａ ｓ ｓ ｅｍｂｌ ｙ ｌ ｉ ｎ ｅ ｓ ｙｓ ｔ ｅ ｍ ｆ ｏ ｒ ｐａ ｒ ｔ ｓ ｏ ｆ ａｕ ｔ ｏｍｏｂｉ ｌ ｅ ｇｅｎ ｅ ｒ ａ ｔ ｏｒ ， Ｍａｃ ｈｉ ｎ ｅ Ｖｉ ｓｉ ｏｎ ｔ ｅ ｃｈ ｎ ｏｌ ｏｇｙ ｉ ｓ ｕｓ ｅ ｄ ｉ ｎ ｔ ｈｉ ｓ ｐａ ｐｅｒ Ｉ ｔ ｉ ｓ ｕ ｓ ｅ ｄ ｔ ｏ ｍ ｅ ａｓ ｕ ｒ ｅ ｏ ｕｔ ｌ ｉ ｎ ｅ ｄｉ ｍｅ ｎｓ ｉ ｏｎ ｏ ｆ ｐａ ｒ ｔ ｓ ｔ ｏ ｐｒ ｅｖ ｅ ｎ ｔ ｐａ ｔｓ ｒ ｆ ｆ ０ｍ ｏｍ ｉ ｔ ｔ ｉ ｎｇ ａ ｎ ｄ ａ ｓ ｓ ｅ ｍ ｂｌ ｉ ｎｇ ｗｒ ｏ ｎ ｇｌ ｙ． ａｓ ｗｅｌ ｌ ａｓ ｔ ｏ ａ ｖ ｏｉ ｄ ｐｒ ｏｂｌ ｅｍｓ ｏ ｆ ｐｌ ａ ｃｉ ｎｇ ｐ ａｒ ｔｓ ｉ ｎ ｗｒ ｏｎ ｇ ｏｒ ｉ ｍ—
西门子RFID在汽车制造行业的应用案例分析
西门子RFID在汽车制造行业的应用案例分析（上）2010-9-28一．前言中国的汽车产业经过几十年的发展，已步入一个高速发展阶段。
大大小小的合资厂、民营厂通过引进技术、自主研发，技术工艺水平得以不断提高。
与此同时，由于竞争的激烈，汽车制造商和零部件供应商面临的压力也越来越大。
一方面，需要不断降低成本，另一方面，还要保证自己的产品符合该行业尤为严格的质量标准。
近年来，汽车制造商在生产物流管理系统上花费了他们大量的费用，目的是实现透明与灵活的生产物流，提高生产效率。
RFID技术在物料与产品跟踪上的作用，对汽车生产物流产生极大影响。
通过部署RFID 系统，可实现生产物流过程的信息可视化管理。
二．汽车行业应用RFID的必要性汽车行业由于自动化程度很高，普遍采用RFID 技术，用于生产过程中的流程控制与生产信息的控制，实现物流与信息流的同步。
并且由于焊装车间、涂装车间等严酷的工业环境，条码不能满足高温、高湿等环境等级的要求，因此，RFID成为了最适合的解决方案。
概括来说，汽车行业应用RFID，其必要性如下：1．汽车工业质量法规的要求产品期望值越来越高，世界各地对产品质量的要求也越来越严格，竞争日益激烈，这些要求汽车工业各领域都要采取高效的质量管理系统（QM系统）。
获取和保存质量数据的详细规定，越来越多的体现在汽车工业质量规范的要求中。
必须符合ISO 9000认证标准，符合相关的法律制度，符合汽车制造商的利益。
2．柔性化生产汽车制造商为提高生产效率，越来越多地采用柔性化生产线。
即一条线上生产多种车型，一种车型喷涂几种颜色。
这种情况下，需要根据生产计划的安排把生产信息写入到RFID标签中。
在相应的工序将相关的生产信息读取出来，根据事先设定的安排进行生产操作。
在一条生产线上生产多种车型，如何来对它进行不同车型的识别、颜色控制、物料分配，这些过程全部都是依靠RFID来进行控制，通过对安装在滑橇上的标签的读/写操作，所有信息均通过PLC上传给车间生产过程监控系统PMC进行进一步的处理和运算，从而实现对整个车间工件物流的跟踪和生产过程控制。
视觉系统在发动机装配线上的应用
视觉系统在发动机装配线上的应用摘要：近年来，随着我国汽车市场的发展，人们对车辆的需求也更加多元化，使得发动机行业逐渐加快了新产品的开发。
而不同排量的发动机产品实施共线生产的模式，已成为未来轿车制造工业的发展趋势。
在单线多品种的制造过程中，因产品的差异，混装、漏装、漏加工及加工错误等造成的错误风险，也随之产生。
而生产线很多工位采用人工对零件的缺陷、型号、加工质量进行检查，由于疲劳、烦躁等负面因素的影响，人工检查具有很大的主观性且效率低下。
因此，在发动机装配过程中，急需一种机器视觉系统来代替人工品质检查。
关键词：发动机；装配；视觉系统；引言：以某汽车制造企业发动机装配线为研究对象，介绍了视觉系统及其组成。
视觉系统在发动机装配线的具体应用包括硬件构成、应用原理以及主要操作流程，论证了视觉系统应用于发动机装配线防错的优越性，与企业效益之间的内在关系，以及未来高度自动化、智能化的发展方向。
1明确发动机与变速箱装配组成汽车发动机与变速箱装配线，主要由以下几部分组成: 自动技术、半自动技术、手动工装技术、物流运输、信息管控等组成。
常见的装配技术主要包含机械设备、电气电信等。
在实际装配的过程之中，一定要保证各项设备安装准确，如果安装偏差超过规定要求，会显著降低发动机与变速箱运行效率，严重的还会引发质量故障。
所以，在汽车发动机装配环节，半成品与废品较多。
为了减少半成品与废品的出现，运用防错与纠错技术特别重要。
对于操作人员来讲，在实际装配的过程当中，要严格按照安装流程进行安装，确保各类装置安装正确，如果出现技术错误，会严重影响汽车发动机与变速箱的整体运行效率，严重的还会引发大规模故障。
所以，在发动机装配环节，半成品与废品出现概率比较高，为了确保发动机装配环节出现的故障问题得到良好解决，操作人员要加强日常监测力度，并运用泄露检测技术，快速处理汽车发动机和变速箱内部的安装错误，找到汽车发动机与变速箱安装中存在的缺陷和不足，并及时调整。
工业机器视觉在汽车生产中的应用
工业机器视觉在汽车生产中的应用工业机器视觉（Industrial Machine Vision）是指利用计算机视觉技术，对生产过程中的工业产品进行自动检测、检验和监控的一种智能化生产技术。
它在自动化生产、质量控制、生产流程监控等方面都有广泛的应用，而在汽车生产中，工业机器视觉的应用尤为重要。
一、自动化装配线自动化装配线是现代汽车生产中的重要组成部分，每辆车都要在装配线上进行多个环节的组装，包括安装发动机、车身、电气系统、轮胎等。
如果完全依靠人工操作，不仅效率低下，而且容易出现差错。
而通过工业机器视觉系统的辅助，可以实现自动化装配，提高生产效率和质量。
例如，在发动机组装环节，利用工业机器视觉可以检测各个部件的尺寸、形状、位置等信息，从而调整机器人的抓取力度、抓取角度，保证零部件的精准装配。
在轮胎组装环节，利用工业机器视觉可以检测轮胎的花纹、胎压等信息，并自动调整打气和装配工具，从而提高组装速度和准确性。
二、质量检测汽车零部件的质量关系到汽车整车的质量和性能，对于部件的外观、尺寸、重量、结构等方面要求极为严格。
在传统的质量检测中，需要人工逐个检测，费时费力，而且存在人为误判的可能性。
而利用工业机器视觉技术对零部件进行自动化、精准的检测，则可以大大提高检测效率和准确性。
例如，在轮胎的检测过程中，利用工业机器视觉可以实现自动测量轮胎的直径、宽度、花纹深度等指标，精确判断轮胎是否合格。
在零部件外观检测中，可以设置图像识别算法，通过对图像的特征点、色彩、亮度等方面的分析，判断零部件是否存在开裂、磨损、污泥等缺陷，从而提高产品的质量。
三、智能化生产除了自动化装配和质量检测外，工业机器视觉技术还可以用于车间内的故障检测、异常监测、生产数据分析等方面。
例如，在车身喷涂环节，在利用工业机器视觉系统对车身进行自动喷涂时，可以根据车身的大小和形状，自动控制喷药量、喷涂速度和喷涂方式，从而提高涂装效果和生产效率。
另外，在生产线的异常监测方面，利用工业机器视觉技术可以实现对生产线的实时监控，及时发现和预警异常情况，减少因故障而造成的生产停滞和损失。
机器视觉技术在装配过程中的应用
机器视觉技术在装配过程中的应用随着科技的快速发展，人们对装配过程中高效率、高精度的要求越来越高。
机器视觉技术在装配过程中的应用，可以提高效率、保障产品质量，是装配过程中非常重要的一环。
一、机器视觉技术的基本原理和应用机器视觉技术是利用计算机及相关设备模仿人眼的视觉功能，对物体的形状、颜色、大小等信息进行感知、识别、分析和处理的一种高科技技术。
机器视觉系统的主要组成部分包括图像采集、图像处理、特征提取和识别与检测。
在装配过程中，机器视觉技术可以用于对零部件进行自动化识别、测量和检测。
例如，在汽车工厂中，机器视觉系统可以对不同型号的引擎进行快速识别，从而完成零部件的选择和匹配；在电子设备制造过程中，机器视觉系统可以根据特定的规格，对元器件进行自动检测与选配。
二、机器视觉技术在装配过程中的优势1、高精度和高效率机器视觉系统能够快速准确地测量和分析零部件在装配过程中的位置、大小和形状等特征，从而实现零件的匹配和位置校准。
相比于人工检测，机器视觉系统的精度更高、效率更快。
2、自动化程度高在装配过程中，机器视觉技术可以实现全自动化的检测和识别，无需人工干预。
这不仅可以提高效率，还可以减少人工误差，保证产品质量。
3、部署简单机器视觉系统的部署相对简单，只需要搭建相应的硬件和软件环境，并进行系统的校准和调试即可。
相比于传统的检测方法，机器视觉系统更容易实现，不需要进行大量的人工培训和使用。
三、机器视觉技术在装配过程中的应用实例1、汽车装配工艺中的应用在汽车制造过程中，机器视觉技术被广泛应用。
汽车工厂通常会采用生产线流水线的方式对汽车进行装配，机器视觉系统可以根据要求，对车身各部位的尺寸、位置、形状等信息进行自动检测和匹配。
例如，当车身到达涂漆流水线时，机器视觉系统会对车身尺寸和表面平整度进行自动检测，以保证每个车身的表面质量达到要求。
2、工业机器人装配中的应用工业机器人是现代工业装配的重要组成部分，机器视觉技术在工业机器人装配过程中的应用，可以进一步提高装配效率和质量。
机器视觉在制造业装配过程中的应用
机器视觉在制造业装配过程中的应用随着制造业不断发展，自动化生产已逐渐成为趋势。
而机器视觉技术的应用则是自动化生产中关键的一环。
机器视觉技术在制造业装配过程中的应用已经逐渐成熟，这不仅为生产制造提高了效率，也保障了产品质量。
本文将从机器视觉技术的原理、装配过程中的应用及前景发展等方面进行探讨。
一、机器视觉技术原理机器视觉技术是利用计算机和数字图像处理技术对图像进行分析，从而识别出图像中的信息特征，以判断图像所代表的物体或场景。
在机器视觉系统中，采集硬件设备可以是普通摄像头、高速摄像头或者甚至是红外摄像机，这些设备都可以获得图像数据。
而采集的图像数据都会被传输到计算机中通过特定的软件处理。
识别图像的过程主要分为预处理、特征提取和分类识别这三个阶段。
二、机器视觉在制造业中的应用1、生产线的监控机器视觉技术可以应用在生产线的监控中，将装配过程中机器采集的图像进行实时分析，通过图像处理软件进行检测和判断。
这样可以实现对安全隐患的检测、质量控制和物料跟踪等功能，帮助企业降低生产管理成本，提高产品的一致性和质量。
2、视觉检测和质量控制在电子、汽车、航空等制造行业，机器视觉技术被广泛应用在检测和质量控制中。
通过机器视觉技术的高速图像分析，检测过程可以完全自动完成，精度和稳定性大大提高，避免了人为的误差。
使用机器视觉技术同时可以保证产品的一致性和准确性，降低产品制造成本。
3、机器人与机器人协作机器视觉技术还可以被应用在机器人的视觉导航和机器人协作方面。
机器人可以通过机器视觉进行物体识别、距离测量、运动控制等，在生产流程中起到了重要作用。
三、机器视觉在制造业中的前景随着机器视觉技术的不断发展，它在制造业中的应用将会越来越广泛。
未来，机器视觉技术将会变得更加成熟和可靠，能够更加精准地应对各种复杂制造场景。
而且，随着人工智能技术的发展，机器视觉技术将会获得更多的优化和升级，为制造业带来更多的便利。
总之，机器视觉技术在制造业中的应用已经逐渐成熟，并取得了很大的成就。
基于机器视觉的自动化装配线检测与控制系统设计
基于机器视觉的自动化装配线检测与控制系统设计自动化装配线在现代制造业中起着重要的作用，它能够提高生产效率、降低人工成本，并且能够保证产品质量的一致性。
为了更好地实现自动化装配线的监测和控制，机器视觉技术被广泛应用于装配线的检测与控制系统中。
本文将介绍基于机器视觉的自动化装配线检测与控制系统设计，并且讨论其在实际生产中的应用。
一、系统设计原理基于机器视觉的自动化装配线检测与控制系统是利用相机采集装配线上产品的图像信息，并通过图像处理算法对产品进行检测与识别，最终实现对装配线的控制。
该系统主要包括物体检测、物体识别和控制三个主要模块。
1. 物体检测模块：该模块通过相机采集装配线上产品的图像，并利用图像处理算法对图像进行预处理，去除噪声和干扰信息，然后应用边缘检测、轮廓提取等算法，实现对物体的检测。
2. 物体识别模块：该模块通过对物体的检测结果进行特征提取和分类，从而实现对不同产品的识别。
在特征提取过程中，可以利用颜色特征、形状特征等多种特征进行组合，以提高识别准确性和鲁棒性。
3. 控制模块：该模块根据物体检测和识别的结果，控制机械臂、输送带等设备的动作，使其按照预定的顺序完成产品的组装和分拣工作。
同时，该模块还可以实现对产品质量的自动检测和剔除不合格品的功能。
二、系统设计实现基于机器视觉的自动化装配线检测与控制系统的实现主要包括硬件设备的选择和配置、软件系统的设计与开发两个方面。
1. 硬件设备的选择和配置：在选择相机时，需要考虑图像分辨率、采集速度等参数，以满足系统的实时性要求。
此外，还需要选择合适的光源、传感器和控制设备来配合相机的使用。
在实际配置中，还需要考虑设备的布局和安装位置，以保证装配线的正常运行。
2. 软件系统的设计与开发：软件系统包括图像处理算法的设计与优化、识别算法的开发、控制策略的设计等。
在图像处理算法的设计中，需要考虑到图像质量、噪声和干扰等因素，并且优化算法以提高处理速度和准确性。
机器视觉技术在汽车制造领域的典型应用
机器视觉技术在汽车制造领域的典型应用摘要：汽车制造是一项繁重的作业，以往机器人利用工装来完成重复动作以解决规模化生产问题，现在借助机器视觉系统的应用推动了更加柔性化和智能化的生产，有助于节省人力成本，进一步提高生产效率和保证产品质量，避免代价高昂的汽车召回。
不过，机器视觉系统的应用中仍然存在一些稳定性和适用性等技术局限性，大规模的推广应用仍需要算法完善、３Ｄ摄像等新技术的应用，以及制造系统重构和人机交互协作系统的进一步深化研究。
本文主要分析机器视觉技术在汽车制造领域的典型应用。
关键词：视觉引导；涂胶检测；焊接检测引言近年来，机器视觉在汽车制造厂的应用日益广泛，有助于提升汽车制造的柔性化、智能化水平，提高生产效率和减少劳动力成本。
目前，国内汽车公司已经逐步将视觉设备应用于生产中，投入成本较低，部署快速，可对生产线改造或加装视觉检测站，产生了显著的经济效益。
机器视觉是用机器代替人眼进行各种测量和判断，它主要用摄像机来模拟人的视觉功能，从图像中提取被测对象的位置坐标、加工缺陷和特征等信息，进行算法处理并且加以理解，最终用于实际检测、测量和控制，以便完成机器人移载定位、装配引导、产品合格判断等功能，实现制造过程的自动化和智能化。
1、机器视觉的概念和发展过程机器视觉是建立在计算机世界理论工程化基础上的一门学科，传统的机器视觉主要通过外部观测系统与计算机相连，然后对物体或图形进行观察，将观察的数据传入电脑之中，形成数据化分析。
在20世纪50年代初，早期的机器视觉主要对二维图像以及各类工件表面进行检测，直到六十年代由美国工程学院提出了二维图像扫描建立三维模型的相关概念，但是受制于当时的技术，还无法完全实践，直到七十年代创立了人类视觉三维场景信息理论，才进一步提升了三维物体的观察精度，之机器视觉和人工智能的现代化发展分析后计算机硬件的信息处理能力逐渐增加，从而催生了图像处理技术以及图像传感器的高速发展，逐渐从实验室理论转向工业化应用场景，从而催生了机器视觉这一概念。
机器视觉在自动化装配中的应用
机器视觉在自动化装配中的应用在当今高度工业化的时代，自动化装配已经成为了制造业的重要组成部分。
而机器视觉作为一项关键技术，正为自动化装配带来前所未有的变革和提升。
机器视觉，简单来说，就是让机器具备像人一样的“眼睛”，能够对物体进行识别、检测、测量和定位。
在自动化装配领域，它发挥着至关重要的作用。
首先，机器视觉能够实现高精度的零部件识别与定位。
在装配线上，各种零部件形状、尺寸和特征各异。
传统的装配方式可能会因为人为因素导致错误，而机器视觉系统可以迅速准确地识别出零部件的特征，并确定其在空间中的位置和姿态。
通过与机器人等自动化设备的配合，能够实现精准抓取和装配，大大提高了装配的精度和一致性。
其次，它能够对零部件的质量进行严格检测。
在零部件进入装配环节之前，机器视觉系统可以快速检测出是否存在缺陷、划痕、变形等问题。
这种实时的质量检测有效地避免了有缺陷的零部件进入装配流程，从而提高了产品的整体质量和可靠性。
再者，机器视觉有助于提高装配效率。
在自动化装配线上，时间就是金钱。
机器视觉能够快速地完成识别、检测和定位等任务，减少了装配过程中的等待时间和不必要的停顿。
与传统的装配方式相比，大大缩短了生产周期，提高了生产效率。
例如，在汽车制造行业中，发动机的装配是一个复杂且高精度的过程。
机器视觉系统可以精确地识别和定位各种发动机零部件，确保每个部件都能准确无误地安装到位。
同时，对零部件的质量进行严格把控，及时发现潜在的问题，避免了在后续使用中可能出现的故障。
在电子设备制造领域，如手机、电脑等产品的装配，机器视觉也发挥着重要作用。
它能够快速检测出微小的电子元件是否安装正确，引脚是否连接良好，从而保证了电子产品的性能和稳定性。
然而，要实现机器视觉在自动化装配中的有效应用，并非一蹴而就。
需要解决一系列的技术难题和挑战。
首先是照明问题。
合适的照明条件对于获取清晰、准确的图像至关重要。
不同的零部件材质和表面特性需要不同的照明方式和强度，以突出其特征，减少干扰。
汽车制造业中的机器视觉技术应用与优化
汽车制造业中的机器视觉技术应用与优化随着科技的不断进步和发展，机器视觉技术在各个行业中得到了广泛的应用，汽车制造业也不例外。
机器视觉技术通过使用相机和图像处理算法，可以模拟人眼的视觉系统，实现对汽车生产过程中的质量控制和检测等环节的自动化和智能化。
本文将探讨汽车制造业中机器视觉技术的应用与优化。
一、机器视觉技术在汽车生产线上的应用1. 外观检测：通过机器视觉技术，可以对汽车外观进行自动化检测，包括车身表面是否有瑕疵、涂装是否均匀以及装饰件安装是否正确等。
相比传统人工检测，机器视觉技术能够实现高速、高精度的检测，提高了检测效率和产品质量。
2. 零部件检测：在汽车制造过程中，有大量的零部件需要进行检测，如发动机零部件、传动系统零部件等。
机器视觉技术通过对零部件进行图像采集和分析，可以实现对零部件的尺寸、形状、位置等参数的检测和测量，确保零部件质量达到标准要求。
3. 焊接质量检测：汽车生产中常常需要进行焊接工艺，机器视觉技术可以对焊缝进行检测，判断焊缝的质量是否合格。
通过机器视觉技术的应用，可以大幅提升焊接的自动化程度和焊缝质量的稳定性，降低人为因素对焊接质量的影响。
4. 自主导航与驾驶辅助：在汽车制造业中，机器视觉技术还可以应用于自主导航和驾驶辅助系统中。
通过对道路、交通标志和障碍物等的识别和理解，机器视觉技术可以实现自动驾驶和智能驾驶辅助，提高车辆的安全性和行驶效率。
二、机器视觉技术在汽车制造业中的优化1. 算法优化：机器视觉技术的核心在于图像处理算法，优化算法可以提升图像识别和分析的准确性和速度。
目前，深度学习技术在机器视觉领域取得了巨大的突破，能够通过大规模的数据训练神经网络，提高图像处理和识别的性能。
2. 硬件优化：为了更好地应用机器视觉技术，汽车制造业需要优化硬件设备，包括选择高分辨率的相机、快速的图像传输设备等。
同时，可根据具体应用场景选择合适的光源、滤波器和镜头，提高图像采集的质量和准确度。
智能机器视觉技术在装配生产线上的应用
智能机器视觉技术在装配生产线上的应用摘要：随着信息技术和人工智能的快速发展，智能机器视觉技术被广泛应用于各个行业。
本文将重点探讨智能机器视觉技术在装配生产线上的应用。
首先介绍智能机器视觉技术的基本原理和发展过程，然后探讨它在装配生产线上的具体应用，包括零件检测、组装指导和质量控制等方面。
最后分析智能机器视觉技术在装配生产线上的优势和挑战，并展望未来的发展方向。
1. 引言装配生产线是制造业中不可或缺的环节，传统上依赖人工进行操作和质检。
然而，人工操作存在疲劳、误差和效率低下等问题，因此引入智能机器视觉技术成为提高生产线效率和质量的重要手段。
2. 智能机器视觉技术简介智能机器视觉技术基于计算机视觉和人工智能等领域的理论和方法，通过图像获取、处理和分析，实现对目标信息的识别和理解。
其发展历程可以分为传统机器视觉技术和深度学习技术两个阶段。
3. 智能机器视觉技术在装配生产线上的应用3.1 零件检测在装配生产线上，零件的质量和尺寸检测是至关重要的环节。
智能机器视觉技术可以通过图像分析判断零件的质量、尺寸和形状是否符合要求，将异常零件进行剔除，从而提高产品的质量和可靠性。
3.2 组装指导装配生产线上的组装操作通常需要依赖人工完成，但人工操作容易出现误差和效率低下的问题。
智能机器视觉技术可以通过分析实时图像，提供准确的组装位置和角度指导，帮助工人快速完成组装任务，提高生产效率和质量。
3.3 质量控制智能机器视觉技术可以对装配过程中的关键节点进行监测和检测，检查产品是否存在缺陷、污染和不良组装等问题。
通过及时发现和预警，及时进行调整和修复，有效降低一次性失败率和返修率，提高产品质量和工作效率。
4. 智能机器视觉技术的优势与挑战4.1 优势智能机器视觉技术具有高精度、高速度和不受环境变化等影响的特点，能够实现对图像信息的快速和准确分析。
同时，其可编程性和自动化特性使得其在装配生产线上的应用更加灵活和智能。
4.2 挑战智能机器视觉技术在装配生产线上的应用也面临一些挑战，比如光线条件的变化、零件表面的纹理和颜色差异等因素会对图像的质量产生影响。
纤毫必现 - 机器视觉技术在发动机生产中的应用
纤毫必现- 机器视觉技术在发动机生产中的应用在德国最大的汽车制造商戴姆勒-克莱斯勒的气缸盖生产车间内，零部件装配的正确性检测由西门子生产的性能强大、功能可靠的视觉传感器对二维码进行扫描完成。
该技术确保了零部件的可追溯性，成为质量管理过程中不可或缺的重要环节。
Simatic VS130-2u 视觉传感器在其他应用领域内的试点、测试、认证每天，戴姆勒-克莱斯勒位于德国斯图加特Untertürkheim的Bad Canstatt 发动机工厂都要生产约1600 台两档V6 和V8 柴油发动机。
其中，3200 个气缸盖生产过程的详细信息都分别记录于为每辆车准备的一个产品历史文件内，气缸在加工前首先使用二维码进行标记，使其身份具有唯一性，上图所示为奔驰汽车/发动机集团生产计划负责人和认证工程师Bernd Hofacker。
代码中包含零部件编号、生产年代、生产日期、相关生产序列中的序号，并且留出了添加备注信息的空间。
检测出错率大为降低以前，戴姆勒-克莱斯勒一直使用相机进行代码检测。
但是，相机扫描的出错率有时会达到百分之十还多，远远超出了该公司制定的质量标准。
另外，为了读取代码，还需要清洁气缸盖加工表面的残余油污，结果使得相机本身也沾染了油污，工作人员不得不每天对其进行清洁。
为了解决这些问题，该公司的生产规划部门决定采用西门子生产的SimaticVS130-2 视觉传感器代替现有的相机检测系统。
“令我们感到惊奇的是，自从用了VS130-2 之后，扫描出错率大大降低了，甚至连二维码表面的油污都不需要进行清洁。
”负责Bad Canstatt 气缸盖生产的Ralf Blesch 说。
“通过与西门子公司的密切合作，我们成功的将扫描出错率永久性的控制在了0.1%到0.5%之间。
而且我们再也不需要总是清洁油污，为我们节省了更多精力和投资成本。
”负责生产计划的Bernd Hofacker 补充说。
现在，相机头部只是每周随机器整体清洁一次。
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西门子机器视觉系统在汽车发动机装配线上的应用
1 机器视觉简介
机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。
机器视觉系统是指通过机器视觉产品（即图像摄取装置，分CMOS和CCD两种）将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用
的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号；图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据比较结果来控制现场的设备动作。
人们运用机器视觉系统是为了提高生产的产品质量和生产线自动化程度，尤其在一些
不适合于人工作业的危险工作环境或人眼难以满足要求的场合，同时在大批量工业生产过程中，用人工视觉检查产品质量效率低且精度不高，用机器视觉检测方法可以大大提高生产效率和生产的自动化程度。
而且机器视觉易于实现信息集成，是实现计算机集成制造的基础技术。
与机器视觉关联的学科有图像处理、计算机图形学、模式识别、人工智能、人工神经元网络等。
2 西门子机器视觉系统
西门子机器视觉系统属于嵌入式视觉系统，分为VS100系列和VS700系列。
VS100系列是专用型视觉产品，SIMATIC VS 100 系列视觉系统用于特定的图像处理任务。
SIMATIC VS 110用于轮廓检测；SIMATIC VS 120用于目标查找和搜索；SIMATIC VS 130适合二维码的检测。
SIMATIC VS 700 系列通用视觉系统主要用于生产过程中的质量检测和质量控制。
这种通用系统可以通过编程完成图像采集、图像处理、负载驱动以及联网通讯（通过PROFIBUS或工业以太网）等功能，非常适宜于在一个测试循环中完成许多的测试任务。
新型VS720生产线专门用于处理更为复杂的任务，比如图像捕捉、图像加工、最终结果的生成以及通信都是结合在一个紧凑的过程中的，是在一个检测周期进行几种检测任务的理想方案。
VS721 CMOS和VS722基本型代表了适用于大批"常规"任务、较为经济的解决方案。
而带有CMOS摄像头的VS721，特别适用于精度要求不是非常高而价格比较经济的场合。
VS723是一台用于高速摄影的摄像机，例如包装技术领域，以及众多需要执行性能检测任务的领域，例如表面检测。
VS724是高分辨率传感器，提供高达130万像素，能拍摄非常
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详细的图像，因此非常适合需要高精度的检测任务。
VS725彩色传感器系统具备分析色彩和检测特定色彩值的能力，因此可以通过彩色码，安全、可靠地区分零部件，检测标签的打印色或是识别胶珠。
VS720系列中的传感器提供1个集成以太网接口和8个可自由配置的数字输入、输出端。
摄像机可以很容易地通过以太网连接到网络上，并接受几乎任何一台PC机的访问，因此极大地简化了设备的维护和诊断。
VS链接接口模块可以在一台监视器显示几个摄像机所拍摄的图像。
也可以通过PROFIBUS与连接模块相连，这样可以省去用做监测功能的另外的PC机。
而且，由工业以太网提供的带宽，能使质量数据和故障图像快速在外部设备上做备份。
作为VS720系列传感器的组态软件SPECTATION提供了多种检测功能算法，通过非常友好的界面来建立定制图像处理解决方案，当无视觉传感器在线连接时，也可以使用仿真器来进行组态。
3 工艺描述
在某汽车发动机合资生产厂扩容新建的装配车间中，为了确保产品质量，决定采用
VS722来实现发动机缸体号码打刻质量的自动检测和发动机装配完成后的外观检查。
3.1 缸体打刻号码检查工位
缸体打刻号码检查工位位于缸体标签打刻工位的后面，主要功能是通过VS722拍照检查缸体标签打刻的质量和号码正确与否。
图1显示的是发动机缸体及打刻号码。
缸体共有两大系列：FR（打刻面在左边）和FF（打刻面在右边）系列，共有97种不同的型号，在本工位需要系统自动读取被检测缸体的型号，以便进行比较。
图1：发动机缸体及打刻号码
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3.2 总成后的发动机外观检查工位
发动机外观检查工位位于外装线的线尾端，在发动机装配完成之后，利用五个VS722传感器分别从顶部和左右两侧拍照检查，在左右两侧各装两个传感器，工件进入工位之后通过定位抬起首先进行信号识别，然后开始拍照，然后再旋转90度再次拍照。
这样保证将发动机的前后左右四个方向都能检查到。
图2：发动机外观给检查工位示意图
总共有97种型号的发动机，每种发动机的检查项目大致有：放水塞是否漏装, 发动机吊钩是否漏装, 机油尺是否漏装, 通气软管漏装, 出水接头误装, 隔热罩螺栓漏装, 机油冷却软管是否漏装, 氧传感器是否误装（线束黑色或灰色）等。
4 系统工作原理
4.1 VS722与PLC 之间的数据通讯
视觉传感器VS722与PLC 之间的数据传递可以通过三种方式：
▪ VS722提供了8DI/DO 的硬件接口，可以与PLC 硬件连接实现拍照触发指令，结果返回等简单的数据传递。
▪ 通过PROFIBUS 或以太网实现VS722与PLC 之间简单通讯，这种通讯方式使用标准通讯功能块FC72，通过VS LINK 用PROFIBUS 总线方式 能实现28K
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的通讯，通过以太网可以实现60K字节的通讯。
在这次应用中VS722和PLC之
间的通讯就是通过这种方式实现的。
如果数据通讯要求更高可以选择增强型通讯，通过PROFIBUS 可以用背景脚本映射虚拟I/O的方式来实现；如果要用以太网来实现增强型数据通讯，可以选用
两种驱动模式：系统/数据连接驱动和背景脚本触发。
总之，VS722提供的通讯方式非常灵活方便，在实际应用中要根据数据通讯量、实时反馈速度要求、项目成本等实际情况来选用合适的通讯方式。
4.2 缸体打刻号码的识别
如图2所示，缸体打刻检查控制系统由主控PLC、VS722、ELS、TP170B以及RFID读写识别系统构成。
VS722与PLC的信息传递通过以太网实现。
图3：缸体打刻检查工位控制系统结构图
进入工位的缸体携带M/P存储卡，卡中存有缸体号码信息，PLC通过串口利用RFID
读写器从存储卡中读取号码信息，并在触摸屏TP170B上显示出来。
PLC通过读取的号码信息判断是需要启动左边或者右边的传感器进行拍照，图4显示了拍照的实物图像，VS722完成拍照后马上进行字符识别。
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图4：VS722实时反馈的图像
为实现号码的识别，需要在SPECTATION 软件中进行编程，创建一个PRODUCT 下载至VS722中，在PRODUCT 里定义了16个OCR 软传感器。
4.3 发动机零部件错装漏装的实现
发动机外观检查工位由主控PLC (CPU313-PtP),VS722,ELS 以及用户指定的OMRON 的RFID 读写系统构成。
VS722与PLC 的信息传递通过以太网实现。
监控计算机的上位软件采用WINCC 。
图6：发动机外观检查工位控制系统结构图
发动机工件进入工位，定位抬起上升到位后开始拍照，每个传感器对比检查不同的部件，如果发现有工件与标准图像不同将发出报警，同时WINCC 画面上将不合格项对应的图片自动弹出。
由于已将VS722拍摄的图像显示画面集成在WINCC 软件中，如果出现不合格项将自动捕捉实时画面，由操作人员根据画面或实物进行最终检查确认。
对于发动机零部件错装漏装的检查，SPECTATION提供了下列软传感器，特征值（Feature Count）、边沿计数（Edge Count）目标发现（Object Find）、模板匹配（Template Match），计算工具（Math Tools）。
针对不同的检查部位，根据不同的图像特征选择合适的软传感器进行检测。
下图显示的是用特征值计数传感器检测氧传感器线束颜色的像素示意图。
5 结束语
在此次项目的实施过程中，我们深深体会到，如果要让机器视觉系统发挥最佳效果，有三个基本要素缺一不可：选择合适的光源，设计理想的机械结构，对视觉传感器正确合理的编程。
在VS722使用在该发动机生产线之前，所有的相关检测都需要设置人工工位由工人肉眼来完成，由于工作量大、内容枯燥，非常容易出现人为错判、漏判的现象，由此出现的质量事件曾经给用户造成很大的负面形象。
此次采用了西门子机器视觉系统后取消了相关的人工岗位，大大提高了工作效率，并保证了产品的质量，取得了良好的经济和社会效益。
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