1. 研究目的与意义
在传统工业车辆轮毂加工生产中，产品的外观检测和产品质量都是通过现场加工师傅用肉眼来判断，但随着工作时间的增加，肉眼会很快感觉到疲倦，此外在行业中此职位的人工成本也是很大的，一般优秀的专业师傅都需要接受长时间的专业技能培训，而且该岗位的检测工作性质也比较乏味，而且肉眼的可见范围有限，一些产品轮毂表面在加工过程中受到的细微擦伤和划痕是难以用肉眼发现的，甚至经验丰富的专家也会工作失误。随着汽车行业的发展，汽车行业的制造和加工要求也越来越严格。所以传统的人工检测已经难以满足现代的工业生产，而机器视觉的检测方法可以完美替代人工。它可以更快更精确的识别表面缺陷。
2. 课题关键问题和重难点
1.测量轮毂表面缺陷时，轮毂的定位、精确测量、检验和识别，在其中精确测量对光照的稳定性能的要求极高，合适光照问题是一个难题。
2.轮毂的识别定位，每个产品的位置可能不同，要确保机器人视觉系统可以寻找到检测目标，需要收集各个类型汽车的轮毂定位方式
3.轮毂产品可能是运动状态，是否对图像精确度有影响，要结合现有算法选择最合适车辆轮毂表面缺陷的算法
3. 国内外研究现状（文献综述）
汽车轮毂在加工和搬运过程中难免会产生划痕和擦伤等表面缺陷，在制造产品的过程中，表面 缺陷的产生往往是不可避免的。不同产品的表面缺陷有着不同的定义和类型，一般而言表面缺陷是产 品表面局部物理或化学性质不均匀的区域，如金属 表面的划痕、斑点、孔洞，纸张表面的色差、压痕，玻 璃等非金属表面的夹杂、破损、污点，等等。表面缺陷不仅影响产品的美观和舒适度，而且一般也会对其使用性能带来不良影响，所以生产企业对产品的表面缺陷检测非常重视，以便及时发现，从而有效控制产品质量，还可以根据检测结果分析生产工艺中 存在的某些问题，从而杜绝或减少缺陷品的产生，同时防止潜在的贸易纠份，维护企业荣誉。为解决传统人工检测低效、耗时、检测精度低的缺点，提出使用机器视觉技术完成轮毂表面缺陷的检测。由于轮毂的表面结构复杂，提出将视觉系统安装在机械手末端完成图像采集，并以此提出了一种基于深度学习的汽车轮毂表面缺陷检测算法，该算法首先对采集的原始图片进行分割，然后对分割的图片进行图像增强处理，增强图像的对比度和缺陷的特征，然后将处理后的图片输入已经训练好的卷积神经网络，得出最终的检测结果[2].
视觉表面缺陷检测系统基本组成主要包括图像获取模块、图像处理模块、图像分析模块、数据管理及人机接口模块。图像获取模块由 CCD 摄像机、光学镜头、光源 及其夹持装置等组成，其功能是完成产品表面图像的采集。图像处理模块主要涉及图像去噪、图像增强与复原、缺陷的检测和目标分割。图像分析模块主要涉及特征提取、特征选择和图像识别。数据管理及人机接口模块可在显示器上立即显 示缺陷类型、位置、形状、大小，对图像进行存储、查 询、统计等。图像处理在数字图像中占了很重要的地位，图像质量的好坏，直接影响着缺陷检测的结果。图像处理的过程包括图像分割、图像灰度化以及图像锐化[3]。根据文献{5}中提出将图像根据算法灰度化和锐化来让图像的特征变得更为明显，提高轮毂表面缺陷检测的准确率。文献{5}提出图像的分割是把图像阵列分解成若干个互不交 迭的区域，每一个区域内部的某种特性或特征相同或接近，而不同区域间的图像特征则有明显差别。它是由图像处理到图像分析的关键步骤。现有的图像分割方法主要分为基于阈值的分割方法、基于区域的分割方法、基于边缘的分割方法以及基于特定 理论的分割方法等。因为传统的视觉算法大多不能对车辆轮毂的表面缺陷进行分类，准确率也有待提高。而卷积神经网络是一种具有卷积运算的前馈神经网络，是深度学习算法的一种[1]。卷积神经网络具有耗时短、鲁棒性高的优点，从而可以将卷神经网络与传统的机器视觉视觉相结合，先将采集的原始图片经过图片分割得到若干张分割图片，然后对分割之后图片进行图 像增强处理，增加图像对比度和缺陷特征，然后将图像处理之后的图片输入已经训练好的卷积神经网络，以此实现汽车轮毂的表面缺陷检测。
4. 研究方案
根据汽车轮毂表面缺陷的检测要求，设计轮毂表面缺陷检测的检测方案：
1.轮毂的表面结构较复杂，传统的检测方式难以实现，将视觉系统安装在机器人执行器的末端，并根据检测要求设计相应的检测方案，以此实现轮毂表面缺陷的检测。在成像的基础上研究如何突显轮毂表面的缺陷特征，方便缺陷的检测与分类，选择合适的工业相机与镜头至关重要，而照明方式的选择更是直接决定着原始采集图片的质量，结合轮毂表面的特点，选择合适的工业相机与镜头，以及合理的照明方式，并结合选择的视觉部件搭建实际的硬件系统。
2.研究轮毂定位，使用机器视觉技术实现轮毂的定位，选择合理的轮毂定位方法，定位技术一般分为机械定位和视觉定位，而视觉定位可以简化系统的复杂程度，提高系统的自动化水平，故本文主要针对使用机器视觉实现轮毂的定位展开研究。
5. 工作计划
| 起止日期 | 工作内容 |
| 2023.1.2~ 2023.1.15 | 完成译文翻译，查阅文献，完成开题报告并上传毕设网。 |
| 2023.1.16~ 2023.2.5 | 指导老师审核译文和开题报告，根据指导老师意见完成修改。 |
| 2023.2.6~ 2023.3.19 | 查阅毕业设计相关资料，完成液压系统的工况分析，绘制负载和速度循环图，进行方案设计和拟定液压系统原理图。 |
| 2023.3.20~2023.3.26 | 在“毕设网”上完成“中期检查报告”的填写，指导老师完成中期任务的审核。计算和选择液压组件，验算液压系统性能。 |
| 2023.3.27~ 2023.4.23 | 进行液压缸的设计，绘制液压缸装配图及其非标件零件图，撰写毕业设计论文，并完成毕业论文的初稿。 |
| 2023.4.24~ 2023.5.6 | 完成“毕业设计报告（论文）”的撰写、论文检测，上传毕设网，指导老师批阅和确认。 |
| 2023.5.6~ 2023.5.12 | 答辩，存档。 |
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