本研究探讨了在汽车组合仪表盘检测系统中应用计算机视觉技术的方法与成效，旨在提升检测精度和效率。
随着机器视觉检测技术的日益成熟和完善,它在效率性、重复性和适应性方面远超传统方法，并且能够轻松实现信息集成。这种系统将作为21世纪产品计算机集成制造和质量控制的核心基础之一。
与此同时，汽车整车制造商对成本控制的要求不断提高，推动了轿车零部件的全球采购趋势，再加上激烈的行业竞争压力，国内汽车组合仪表盘生产厂家面临的挑战是既要满足日益增长的产品产量需求，又要应对快速变化的设计周期。规模化和自动化生产对产品质量检测提出了更高要求。
本段落探讨如何通过图像处理与识别技术开发机器视觉智能集成测试系统，并针对仪表盘特性设计了相应的算法。文章详细介绍了该系统的方案提出、实现过程以及测量方案的理论验证，最终实现了汽车仪表盘总成的质量检测智能化、自动化和高精度快速化的目标。重点在于复杂背景中指针或刻度边缘轮廓提取的精确性直接影响到测量结果的准确性和速度。
通过比较多种算法并进行大量编程实验后确定使用Prewitt算子对图像非线性滤波，生成原始梯度图；采用自动阈值法处理梯度图像以二值化显示，并利用数学形态学理论细化指针去除噪声干扰，获得清晰的指针骨架。再运用线性回归分析求解出指针直线方程。
此外还提出了建立仪表盘模板的方法，以便快速准确地识别刻度位置，提高检测效率；设计了系统硬件结构和设备选型，并确立关键设备性能指标进行优化匹配；同时根据批量生产的需要提出快速提取算法。通过LabVIEW编写检测调校软件程序实现对指针测量、结果判断及调整功能。
该测试系统的建立不仅能完成TCAR40汽车组合仪表盘的在线质量检测，还为其他类似不同型号的仪表盘提供了一个模板，有助于迅速开发出相应的测试软件系统。实验和生产应用表明这套系统能够满足各项测试要求，并具有良好的稳定性和抗干扰能力。
5星
