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机器视觉是近年来发展起来的一项新技术，它是利用光机电一体化的手段使机器具有视觉的功能。将机器视觉引入检测领域，可以在很多场合实现在线高精度高速测量。同时机器视觉检测技术理论也一步步的发展壮大起来。
轮毂是汽车运动中极为重要的部件，在生产过程中，不同的轮型选择不同加工路线、加工机床和刀具等。在自动化生产线上要实现多品种的混流生产，轮毂型号的识别，过去主要是靠人工识别，这种方法效率低且不能满足现代工业生产线的要求，所以急需一种快速、准确的检测方法。
汽车零部件检测系统研究的是一种轮型代码自动识别系统。轮型代码自动识别系统是一个集光、机和电技术为一体的机器视觉识别系统，系统能自动识别生产线上生产出来的轮毂型号，并进行生产统计与分检，其优点是机器识别、在线识别、识别准确率高。
目前汽车零部件企业在轮毂类型识别和检测方面，采取人工识别的方式。然而人工识别效率低、准确率低、成本高，不能满足生产需求。
汽车零部件检测设备采用机器视觉技术，综合图像处理、模式识别等相关方法，实现轮毂的轮廓及内部形状特征进行轮毂型号的识别，为后续自动化生产线提供可靠的数据信息。
汽车零部件检测设备的价值体现：
1) 替代人力、减少成本。工业图像识别技术的应用可以完全或部分替代人力，减少人力成本。
2) 提高产品质量。在过去的生产过程中，大多数是靠人的肉眼来对产品进行识别的，这种识别方式受人为因素影响大，识别错误率高，而且由于轮毂种类繁多，还需对识别人员进行大量培训，这些都增加了生产成本。工业图像识别不仅能够快速准确的完成任务，而且可将相应的轮毂数据储存起来，有利于对生产过程进行实时分析和控制。
3) 提高生产效率。人工对产品的识别需要识别、划线、搬运等环节，无法与生产线的自动生产配合起来。即使是多人配合，一旦发生错判，将会严重限制生产线的运行速度。而机器视觉识别准确率高，速度快，可以完全胜任加工之前的识别任务，极大提升生产线速率，提高生产效率。