CN114199127B - 基于机器视觉的汽车零件尺寸检测系统及方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了基于机器视觉的汽车零件尺寸检测系统及方法，属于汽车零件产品视觉检测技术领域。本发明包括图像采集模块、图像处理模块、计算模块和尺寸测量模块；所述图像采集模块用于将图像采集角度和采集光线调整符合标准后，对待测汽车零件图像进行采集，并将采集的汽车零件图像传输至图像处理模块；所述图像处理模块用于对图像采集模块传输的采集图像进行接收，并对采集图像进行灰度化、去噪和修复处理，并将处理后的图像传输至计算模块；所述计算模块用于对图像处理模块传输的图像进行接收，并将图像垂直映射在坐标系中，图像修复效果好，避免在对汽车零件尺寸进行检测时存在误差，进一步降低了汽车零件产品流通的回收率。

Description

基于机器视觉的汽车零件尺寸检测系统及方法

技术领域

本发明涉及汽车零件产品视觉检测技术领域，具体为基于机器视觉的汽车零件尺寸检测系统及方法。

背景技术

汽车零件是构成汽车整体的各个单元及服务于汽车的一种产品，汽车零件适用范围窄，一般适用于某种固定车型，因此在对汽车零件进行加工时对其尺寸要求更加严格。

现有的汽车零件尺寸检测系统在对汽车零件进行视觉检测时，对机器采集图像的修复效果较差，使得修复后的图像与标准图像存在差异，导致在对汽车零件尺寸进行检测时存在误差，提高了汽车零件产品流通的回收率，以及现有的汽车零件尺寸检测系统在对汽车零件尺寸进行检测时，无法对待测汽车零件和标准汽车零件之间的误差进行计算，当检测出尺寸不符合标准时直接将其重做，进一步增加了生产成本，以及现有的汽车零件尺寸检测系统在对汽车零件尺寸进行检测时通常对汽车零件上每个点的位置都进行一遍检测，检测内容过多，且运算量大，进而降低了汽车零件尺寸检测系统的工作效率。

发明内容

本发明的目的在于提供基于机器视觉的汽车零件尺寸检测系统及方法，以解决上述背景技术中提出的问题。

为了解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：包括图像采集模块、图像处理模块、计算模块和尺寸测量模块；

所述图像采集模块用于将图像采集角度和采集光线调整符合标准后，对待测汽车零件图像进行采集，并将采集的汽车零件图像传输至图像处理模块；

所述图像处理模块用于对图像采集模块传输的采集图像进行接收，并对采集图像进行灰度化、去噪和修复处理，并将处理后的图像传输至计算模块；

所述计算模块用于对图像处理模块传输的图像进行接收，并将图像垂直映射在坐标系中，根据待测汽车零件结构类型选取坐标系中的三点坐标构建方程模型，基于方程模型对待测汽车零件与标准汽车零件之间的误差进行分析，并将误差分析结果和方程模型传输至尺寸测量模块；

所述尺寸测量模块对计算模块传输的内容进行接收，并根据方程模型和待测汽车零件结构类型对待测汽车零件的尺寸进行计算。

进一步的，所述图像采集模块包括采集角度调整单元、采集光线调整单元和图像采集单元；

所述采集角度调整单元对CMOS摄像头与待测汽车零件之间的角度进行调整，使CMOS摄像头中心线与待测汽车零件的中心线处于同一垂线上，若两者中心线处于同一垂线上，则将角度调整信息传输至采集光线调整单元，否则重新对CMOS摄像头与待测汽车零件之间的角度进行调整，保证CMOS摄像头中心线与待测汽车零件的中心线处于同一垂线上，用于避免CMOS摄像头对待测汽车零件进行图像采集时，由于角度偏差导致测量的尺寸与实际值不符，需对图像校正处理后才能得到准确值，延长了测量时间，以及降低了尺寸测量精度；

所述采集光线调整单元对采集角度调整单元传输的角度调整信息进行接收，并根据接收信息对照射在待测汽车零件上的光源角度、亮度和发散范围进行调整，并将调整结果传输至图像采集单元，当光源角度、亮度和发散范围调整不当时，CMOS摄像头采集的图像将出现大量残缺影像，增加了后续图像修复时间，以及降低图像采集精度；

所述图像采集单元对采集光线调整单元传输的调整结果进行接收，并根据调整结果对CMOS摄像头的工作状态进行控制，将CMOS摄像头工作时采集的待测汽车零件图像传输至图像处理模块。

进一步的，所述图像处理模块包括图像灰度化处理单元、图像去噪处理单元和图像修复单元；

所述图像灰度化处理单元对图像采集单元采集的待测汽车零件图像进行接收，并对接收图像进行图像灰度化处理，将处理后的图像传输至图像去噪处理单元；

所述图像去噪处理单元对图像灰度化处理单元传输的处理图像进行接收，并通过高斯滤波法对图像进行去噪处理，并将去噪处理后的图像传输至图像修复单元；

所述图像修复单元对图像去噪处理单元传输的图像进行接收，并根据标准汽车零件图像对接收图像进行修复，将修复后的图像传输至计算模块。

进一步的，所述图像修复单元修复图像的具体方法为：

(1)基于汽车零件标准图像对经去噪处理后图像中的特征位置和边界位置的缺陷像素进行提取，若无缺陷存在，则无需进行下列操作，否则按照步骤顺序操作，汽车零件尺寸测量主要对边界位置上点与点之间的距离进行测量，以及特征位置上点与点之间的距离进行测量，以保证制造的汽车零件符合生产需求，因此对汽车零件其它位置的缺陷无需进行考虑；

(2)基于标准待测汽车零件图像中特征位置或边界位置像素的平均值对(1)中的缺陷像素进行填充，使用像素平均值对缺陷像素进行填充，有利于对图像曝光位置进行填充，使采集图像初步成型；

(3)对标准汽车零件图像上所有像素值和待测汽车零件图像上所有像素值进行采集，分别放入两个数据集中，基于标准汽车零件数据集构建回归方程，若待测汽车零件数据集中存在包含空值的对象，则将待测汽车零件数据集中已知数值带入回归方程估计预测值，并以预测值进行填充，构建回归方程用于对待测汽车零件图像上处于像素平均值附近的缺陷像素进行填充，保证填充后的待测汽车零件图像无缺陷影像存在，有利于对待测汽车零件尺寸的测量。

进一步的，所述计算模块包括坐标系构建单元、坐标点采集单元、方程模型构建单元和误差分析单元；

所述坐标系构建单元对图像处理模块传输的处理后的汽车零件图像进行接收，若汽车零件为对称结构，则以接收图像的中心点为原点构建坐标系，若汽车零件为不规则结构，则以接收的图像上任意一点为原点构建坐标系，并将构建的坐标系和待测汽车零件图像垂直映射到坐标系上的坐标传输至坐标点采集单元；

所述坐标点采集单元对坐标系构建单元传输的坐标系和待测汽车零件图像垂直映射到坐标系上的坐标进行接收，并根据坐标绝对值大小判断汽车零件是否满足对称，若满足对称，则选取坐标轴上任意三点坐标，若不满足对称，则选取坐标系中表示汽车零件特征位置的三点坐标，且该三点坐标位于一条直线上，并将选取的三点坐标传输至方程模型构建单元；

所述方程模型构建单元对坐标点采集单元采集的三点坐标进行接收，并根据三点坐标构建方程模型，将构建的方程模型与标准方程模型进行对比，若两者方程模型相同，则判断该汽车零件尺寸符合标准，并将构建的方程模型传输至尺寸测量模块，若两者方程模型不相同，则判断该汽车零件尺寸不符合标准，并将表示该汽车零件的方程模型和标准方程模型传输至误差分析单元；

所述误差分析单元对方程模型构建单元传输的汽车零件方程模型和标准方程模型进行接收，并根据接收内容对汽车零件与标准零件之间的误差进行分析，并根据误差分析结果判断对该汽车零件进行舍弃还是二次加工。

进一步的，所述方程模型构建单元根据三点坐标构建方程模型的具体方法为：

步骤一：设属于对称结构的汽车零件方程模型为y₁ ²＝2p₁x₁+c，三点坐标分别为(0，n)、(0，-n)和(-m，0)，设属于不规则结构的汽车零件方程模型为y₂＝a₁x₂+b₁，三点坐标分别为(m₁，n₁)、(m₂，n₂)和(m₃，n₃)；

步骤二：根据步骤一设定的参数，将三点坐标分别带入方程模型，则：

属于对称结构的汽车零件方程模型y₁为：

其中，属于对称结构的待测汽车零件方程模型通过抛物线方程进行表示，有利于尽可能多的将待测汽车零件上的坐标点分布在方程模型上，便于将待测汽车零件与标准汽车零件的尺寸进行初步判定；

属于不规则结构的汽车零件方程模型y₂为：

其中，属于不规则结构的汽车零件方程模型通过直线方程进行表示，有利于保证待测汽车零件上的特征元素处于同一直线上，进而保证生产的汽车零件尺寸符合初步判定；

步骤三：设属于不同结构类型的标准汽车零件的标准方程模型分别为y₁′²＝2p₁x₁′+c、y′₂＝a₁x′₂+b₁；

步骤四：将步骤二中计算出的方程模型与步骤三中的标准方程模型进行对比，并根据对比结果选择将计算得到的方程模型和标准方程模型传输至尺寸测量模块或误差分析单元。

进一步的，所述误差分析单元对汽车零件和标准零件之间误差进行分析的具体方法为：

Step1：基于最小二乘法构建汽车零件和标准汽车零件之间的误差模型，具体的误差模型公式为：

其中，表示属于不规则结构的汽车零件方程模型与标准汽车零件方程模型之间的误差模型，f表示E₁方程模型中坐标点数量，/>表示对称结构的汽车零件方程模型与标准汽车零件方程模型之间的误差模型，g表示E₂方程模型中坐标点数量；

Step2：通过误差模型将标准汽车零件求得的零件方程模型与待测汽车零件求得的零件方程模型进行拟合，则对应的拟合函数分别为：

其中，表示属于不规则结构的汽车零件方程模型与标准汽车零件方程模型之间的拟合函数，/>对称结构的汽车零件方程模型与标准汽车零件方程模型之间的拟合函数，通过求解拟合函数，即可求解误差方程的最小二乘解；

Step3：基于求得的拟合函数解的大小，比较标准汽车零件和待测汽车零件坐标绝对值之间的差值，若差值大于等于求得的拟合函数解，则可对待测汽车零件进行二次加工，反之，则将该待测汽车零件舍弃。

进一步的，所述尺寸测量模块对误差分析单元传输的方程模型进行接收，并根据接收内容对待测汽车零件的尺寸进行计算。

进一步的，所述尺寸测量模块对待测汽车零件尺寸进行计算的具体步骤为：

设坐标为方程模型/>上的一点，则属于对称结构的汽车零件尺寸d₁为：

其中，由于待测汽车零件为对称结构，因此求得的两点之间的尺寸为待测汽车零件尺寸的一半；

设坐标为方程模型/>上的一点，则属于不规则结构的汽车零件尺寸d₂为：

与现有技术相比，本发明所达到的有益效果是：

1.本发明通过对经去噪处理后图像上的特征位置和边界位置的缺陷像素进行提取，无需考虑其它位置像素的缺陷情况，减少图像修复时间，通过像素平均值对图像中的缺陷像素进行初步填充，通过构建回归方程对初步填充后的像素再次填充，保证填充后的图像无缺陷像素存在，图像修复效果好，避免在对汽车零件尺寸进行检测时存在误差，进一步降低了汽车零件产品流通的回收率。

2.本发明通过根据构建的方程模型构建误差方程，并根据误差方程求得拟合函数，通过对拟合函数求解，得出待检测汽车零件和标准汽车零件之间的误差，通过将标准汽车零件和待测汽车零件坐标绝对值之间的差值与误差值进行对比，判断该待测汽车零件是否重做或是否进行二次加工。

3.本发明通过构建的方程模型对待测汽车零件的特征位置和边界位置进行描述，舍弃对其它位置点的描述，减少检测内容，且运算量大大减少，保证汽车零件特征位置和边界位置的尺寸满足标准汽车零件尺寸，即可完成对汽车零件尺寸的检测，进一步提高了汽车零件尺寸检测系统的工作效率。

附图说明

附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：

图1是本发明基于机器视觉的汽车零件尺寸检测系统及方法的工作原理结构示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

请参阅图1，本发明提供技术方案：包括图像采集模块S1、图像处理模块S2、计算模块S3和尺寸测量模块S4；

图像采集模块S1用于将图像采集角度和采集光线调整符合标准后，对待测汽车零件图像进行采集，并将采集的汽车零件图像传输至图像处理模块S2；图像采集模块S1包括采集角度调整单元S11、采集光线调整单元S12和图像采集单元S13；采集角度调整单元S11对CMOS摄像头与待测汽车零件之间的角度进行调整，使CMOS摄像头中心线与待测汽车零件的中心线处于同一垂线上，若两者中心线处于同一垂线上，则将角度调整信息传输至采集光线调整单元S12，否则重新对CMOS摄像头与待测汽车零件之间的角度进行调整，保证CMOS摄像头中心线与待测汽车零件的中心线处于同一垂线上，用于避免CMOS摄像头对待测汽车零件进行图像采集时，由于角度偏差导致测量的尺寸与实际值不符，需对图像校正处理后才能得到准确值，延长了测量时间，以及降低了尺寸测量精度；采集光线调整单元S12对采集角度调整单元S11传输的角度调整信息进行接收，并根据接收信息对照射在待测汽车零件上的光源角度、亮度和发散范围进行调整，并将调整结果传输至图像采集单元S13，当光源角度、亮度和发散范围调整不当时，CMOS摄像头采集的图像将出现大量残缺影像，增加了后续图像修复时间，以及降低图像采集精度；图像采集单元S13对采集光线调整单元S12传输的调整结果进行接收，并根据调整结果对CMOS摄像头的工作状态进行控制，将CMOS摄像头工作时采集的待测汽车零件图像传输至图像处理模块S2。

图像处理模块S2用于对图像采集模块S1传输的采集图像进行接收，并对采集图像进行灰度化、去噪和修复处理，并将处理后的图像传输至计算模块S3；图像处理模块S2包括图像灰度化处理单元S21、图像去噪处理单元S22和图像修复单元S23；图像灰度化处理单元S21对图像采集单元S13采集的待测汽车零件图像进行接收，并对接收图像进行图像灰度化处理，将处理后的图像传输至图像去噪处理单元S22；图像去噪处理单元S22对图像灰度化处理单元S21传输的处理图像进行接收，并通过高斯滤波法对图像进行去噪处理，并将去噪处理后的图像传输至图像修复单元S23；

图像修复单元S23对图像去噪处理单元S22传输的图像进行接收，并根据标准汽车零件图像对接收图像进行修复，将修复后的图像传输至计算模块S3，图像修复单元S23修复图像的具体方法为：

(1)基于汽车零件标准图像对经去噪处理后图像中的特征位置和边界位置的缺陷像素进行提取，若无缺陷存在，则无需进行下列操作，否则按照步骤顺序操作，汽车零件尺寸测量主要对边界位置上点与点之间的距离进行测量，以及特征位置上点与点之间的距离进行测量，以保证制造的汽车零件符合生产需求，因此对汽车零件其它位置的缺陷无需进行考虑；

(2)基于标准待测汽车零件图像中特征位置或边界位置像素的平均值对(1)中的缺陷像素进行填充，使用像素平均值对缺陷像素进行填充，有利于对图像曝光位置进行填充，使采集图像初步成型；

(3)对标准汽车零件图像上所有像素值和待测汽车零件图像上所有像素值进行采集，分别放入两个数据集中，基于标准汽车零件数据集构建回归方程，若待测汽车零件数据集中存在包含空值的对象，则将待测汽车零件数据集中已知数值带入回归方程估计预测值，并以预测值进行填充，构建回归方程用于对待测汽车零件图像上处于像素平均值附近的缺陷像素进行填充，保证填充后的待测汽车零件图像无缺陷影像存在，有利于对待测汽车零件尺寸的测量。

计算模块S3用于对图像处理模块S2传输的图像进行接收，并将图像垂直映射在坐标系中，根据待测汽车零件结构类型选取坐标系中的三点坐标构建方程模型，基于方程模型对待测汽车零件与标准汽车零件之间的误差进行分析，并将误差分析结果和方程模型传输至尺寸测量模块S4；计算模块S3包括坐标系构建单元S31、坐标点采集单元S32、方程模型构建单元S33和误差分析单元S34；坐标系构建单元S31对图像处理模块S2传输的处理后的汽车零件图像进行接收，若汽车零件为对称结构，则以接收图像的中心点为原点构建坐标系，若汽车零件为不规则结构，则以接收的图像上任意一点为原点构建坐标系，并将构建的坐标系和待测汽车零件图像垂直映射到坐标系上的坐标传输至坐标点采集单元S32；坐标点采集单元S32对坐标系构建单元S31传输的坐标系和待测汽车零件图像垂直映射到坐标系上的坐标进行接收，并根据坐标绝对值大小判断汽车零件是否满足对称，若满足对称，则选取坐标轴上任意三点坐标，若不满足对称，则选取坐标系中表示汽车零件特征位置的三点坐标，且该三点坐标位于一条直线上，并将选取的三点坐标传输至方程模型构建单元S33；

方程模型构建单元S33对坐标点采集单元S32采集的三点坐标进行接收，并根据三点坐标构建方程模型，将构建的方程模型与标准方程模型进行对比，若两者方程模型相同，则判断该汽车零件尺寸符合标准，并将构建的方程模型传输至尺寸测量模块S4，若两者方程模型不相同，则判断该汽车零件尺寸不符合标准，并将表示该汽车零件的方程模型和标准方程模型传输至误差分析单元S34，方程模型构建单元S33根据三点坐标构建方程模型的具体方法为：

步骤一：设属于对称结构的汽车零件方程模型为y₁ ²＝2p₁x₁+c，三点坐标分别为(0，n)、(0，-n)和(-m，0)，设属于不规则结构的汽车零件方程模型为y₂＝a₁x₂+b₁，三点坐标分别为(m₁，n₁)、(m₂，n₂)和(m₃，n₃)；

步骤二：根据步骤一设定的参数，将三点坐标分别带入方程模型，则：

属于对称结构的汽车零件方程模型y₁为：

其中，属于对称结构的待测汽车零件方程模型通过抛物线方程进行表示，有利于尽可能多的将待测汽车零件上的坐标点分布在方程模型上，便于将待测汽车零件与标准汽车零件的尺寸进行初步判定；

属于不规则结构的汽车零件方程模型y₂为：

其中，属于不规则结构的汽车零件方程模型通过直线方程进行表示，有利于保证待测汽车零件上的特征元素处于同一直线上，进而保证生产的汽车零件尺寸符合初步判定；

步骤三：设属于不同结构类型的标准汽车零件的标准方程模型分别为y₁′²＝2p₁x₁′+c、y′₂＝a₁x′₂+b₁；

步骤四：将步骤二中计算出的方程模型与步骤三中的标准方程模型进行对比，并根据对比结果选择将计算得到的方程模型和标准方程模型传输至尺寸测量模块S4或误差分析单元S34。

误差分析单元S34对方程模型构建单元S33传输的汽车零件方程模型和标准方程模型进行接收，并根据接收内容对汽车零件与标准零件之间的误差进行分析，并根据误差分析结果判断对该汽车零件进行舍弃还是二次加工，误差分析单元S34对汽车零件和标准零件之间误差进行分析的具体方法为：

Step1：基于最小二乘法构建汽车零件和标准汽车零件之间的误差模型，具体的误差模型公式为：

其中，表示属于不规则结构的汽车零件方程模型与标准汽车零件方程模型之间的误差模型，f表示E₁方程模型中坐标点数量，/>表示对称结构的汽车零件方程模型与标准汽车零件方程模型之间的误差模型，g表示E₂方程模型中坐标点数量；

Step2：通过误差模型将标准汽车零件求得的零件方程模型与待测汽车零件求得的零件方程模型进行拟合，则对应的拟合函数分别为：

其中，表示属于不规则结构的汽车零件方程模型与标准汽车零件方程模型之间的拟合函数，/>对称结构的汽车零件方程模型与标准汽车零件方程模型之间的拟合函数，通过求解拟合函数，即可求解误差方程的最小二乘解；

Step3：基于求得的拟合函数解的大小，比较标准汽车零件和待测汽车零件坐标绝对值之间的差值，若差值大于等于求得的拟合函数解，则可对待测汽车零件进行二次加工，反之，则将该待测汽车零件舍弃。

尺寸测量模块S4用于对误差分析单元S34传输的方程模型进行接收，并根据接收内容对待测汽车零件的尺寸进行计算，尺寸测量模块S4对待测汽车零件尺寸进行计算的具体步骤为：

设坐标为方程模型/>上的一点，则属于对称结构的汽车零件尺寸d₁为：

其中，由于待测汽车零件为对称结构，因此求得的两点之间的尺寸为待测汽车零件尺寸的一半；

设坐标为方程模型/>上的一点，则属于不规则结构的汽车零件尺寸d₂为：

需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。

最后应说明的是：以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (4)

1.基于机器视觉的汽车零件尺寸检测系统，其特征在于：包括图像采集模块(S1)、图像处理模块(S2)、计算模块(S3)和尺寸测量模块(S4)；

所述图像采集模块(S1)用于将图像采集角度和采集光线调整符合标准后，对待测汽车零件图像进行采集，并将采集的汽车零件图像传输至图像处理模块(S2)；

所述图像采集模块(S1)包括采集角度调整单元(S11)、采集光线调整单元(S12)和图像采集单元(S13)；

所述采集角度调整单元(S11)对CMOS摄像头与待测汽车零件之间的角度进行调整，使CMOS摄像头中心线与待测汽车零件的中心线处于同一垂线上，若两者中心线处于同一垂线上，则将角度调整信息传输至采集光线调整单元(S12)，否则重新对CMOS摄像头与待测汽车零件之间的角度进行调整；

所述采集光线调整单元(S12)对采集角度调整单元(S11)传输的角度调整信息进行接收，并根据接收信息对照射在待测汽车零件上的光源角度、亮度和发散范围进行调整，并将调整结果传输至图像采集单元(S13)；

所述图像采集单元(S13)对采集光线调整单元(S12)传输的调整结果进行接收，并根据调整结果对CMOS摄像头的工作状态进行控制，将CMOS摄像头工作时采集的待测汽车零件图像传输至图像处理模块(S2)；

所述图像处理模块(S2)用于对图像采集模块(S1)传输的采集图像进行接收，并对采集图像进行灰度化、去噪和修复处理，并将处理后的图像传输至计算模块(S3)；

所述图像处理模块(S2)包括图像灰度化处理单元(S21)、图像去噪处理单元(S22)和图像修复单元(S23)；

所述图像灰度化处理单元(S21)对图像采集单元(S13)采集的待测汽车零件图像进行接收，并对接收图像进行图像灰度化处理，将处理后的图像传输至图像去噪处理单元(S22)；

所述图像去噪处理单元(S22)对图像灰度化处理单元(S21)传输的处理图像进行接收，并通过高斯滤波法对图像进行去噪处理，并将去噪处理后的图像传输至图像修复单元(S23)；

所述图像修复单元(S23)对图像去噪处理单元(S22)传输的图像进行接收，并根据标准汽车零件图像对接收图像进行修复，将修复后的图像传输至计算模块(S3)；

所述图像修复单元(S23)修复图像的具体方法为：

(1)基于汽车零件标准图像对经去噪处理后图像中的特征位置和边界位置的缺陷像素进行提取，若无缺陷存在，则无需进行下列操作，否则按照步骤顺序操作；

(2)基于标准待测汽车零件图像中特征位置或边界位置像素的平均值对(1)中的缺陷像素进行填充；

(3)对标准汽车零件图像上所有像素值和待测汽车零件图像上所有像素值进行采集，分别放入两个数据集中，基于标准汽车零件数据集构建回归方程，若待测汽车零件数据集中存在包含空值的对象，则将待测汽车零件数据集中已知数值带入回归方程估计预测值，并以预测值进行填充；

所述计算模块(S3)用于对图像处理模块(S2)传输的图像进行接收，并将图像垂直映射在坐标系中，根据待测汽车零件结构类型选取坐标系中的三点坐标构建方程模型，基于方程模型对待测汽车零件与标准汽车零件之间的误差进行分析，并将误差分析结果和方程模型传输至尺寸测量模块(S4)；

所述计算模块(S3)包括坐标系构建单元(S31)、坐标点采集单元(S32)、方程模型构建单元(S33)和误差分析单元(S34)；

所述坐标系构建单元(S31)对图像处理模块(S2)传输的处理后的汽车零件图像进行接收，若汽车零件为对称结构，则以接收图像的中心点为原点构建坐标系，若汽车零件为不规则结构，则以接收的图像上任意一点为原点构建坐标系，并将构建的坐标系和待测汽车零件图像垂直映射到坐标系上的坐标传输至坐标点采集单元(S32)；

所述坐标点采集单元(S32)对坐标系构建单元(S31)传输的坐标系和待测汽车零件图像垂直映射到坐标系上的坐标进行接收，并根据坐标绝对值大小判断汽车零件是否满足对称，若满足对称，则选取坐标轴上任意三点坐标，若不满足对称，则选取坐标系中表示汽车零件特征位置的三点坐标，且该三点坐标位于一条直线上，并将选取的三点坐标传输至方程模型构建单元(S33)；

所述方程模型构建单元(S33)对坐标点采集单元(S32)采集的三点坐标进行接收，并根据三点坐标构建方程模型，将构建的方程模型与标准方程模型进行对比，若两者方程模型相同，则判断该汽车零件尺寸符合标准，并将构建的方程模型传输至尺寸测量模块(S4)，若两者方程模型不相同，则判断该汽车零件尺寸不符合标准，并将表示该汽车零件的方程模型和标准方程模型传输至误差分析单元(S34)；

所述方程模型构建单元(S33)根据三点坐标构建方程模型的具体方法为：

步骤一：设属于对称结构的汽车零件方程模型为y₁ ²＝2p₁x₁+c，三点坐标分别为(0，n)、(0，-n)和(-m，0)，设属于不规则结构的汽车零件方程模型为y₂＝a₁x₂+b₁，三点坐标分别为(m₁，n₁)、(m₂，n₂)和(m₃，n₃)；

步骤二：根据步骤一设定的参数，将三点坐标分别带入方程模型，则：

属于对称结构的汽车零件方程模型y₁为：

其中，属于对称结构的待测汽车零件方程模型通过抛物线方程进行表示，有利于尽可能多的将待测汽车零件上的坐标点分布在方程模型上，便于将待测汽车零件与标准汽车零件的尺寸进行初步判定；

属于不规则结构的汽车零件方程模型y₂为：

其中，属于不规则结构的汽车零件方程模型通过直线方程进行表示，有利于保证待测汽车零件上的特征元素处于同一直线上，进而保证生产的汽车零件尺寸符合初步判定；

步骤三：设属于不同结构类型的标准汽车零件的标准方程模型分别为y′₂＝a₁x′₂+b₁；

步骤四：将步骤二中计算出的方程模型与步骤三中的标准方程模型进行对比，并根据对比结果选择将计算得到的方程模型和标准方程模型传输至尺寸测量模块(S4)或误差分析单元(S34)；

所述误差分析单元(S34)对方程模型构建单元(S33)传输的汽车零件方程模型和标准方程模型进行接收，并根据接收内容对汽车零件与标准零件之间的误差进行分析，并根据误差分析结果判断对该汽车零件进行舍弃还是二次加工；

所述尺寸测量模块(S4)对计算模块(S3)传输的内容进行接收，并根据方程模型和待测汽车零件结构类型对待测汽车零件的尺寸进行计算。

2.根据权利要求1所述的基于机器视觉的汽车零件尺寸检测系统，其特征在于：所述尺寸测量模块(S4)对误差分析单元(S34)传输的方程模型进行接收，并根据接收内容对待测汽车零件的尺寸进行计算。

3.根据权利要求2所述的基于机器视觉的汽车零件尺寸检测系统，其特征在于：所述误差分析单元(S34)对汽车零件和标准零件之间误差进行分析的具体方法为：

Step1：基于最小二乘法构建汽车零件和标准汽车零件之间的误差模型，具体的误差模型公式为：

其中，表示属于不规则结构的汽车零件方程模型与标准汽车零件方程模型之间的误差模型，f表示E₁方程模型中坐标点数量，/>表示对称结构的汽车零件方程模型与标准汽车零件方程模型之间的误差模型，g表示E₂方程模型中坐标点数量；

Step2：通过误差模型将标准汽车零件求得的零件方程模型与待测汽车零件求得的零件方程模型进行拟合，则对应的拟合函数分别为：

其中，表示属于不规则结构的汽车零件方程模型与标准汽车零件方程模型之间的拟合函数，/>对称结构的汽车零件方程模型与标准汽车零件方程模型之间的拟合函数，通过求解拟合函数，即可求解误差方程的最小二乘解；

Step3：基于求得的拟合函数解的大小，比较标准汽车零件和待测汽车零件坐标绝对值之间的差值，若差值大于等于求得的拟合函数解，则可对待测汽车零件进行二次加工，反之，则将该待测汽车零件舍弃。

4.根据权利要求3所述的基于机器视觉的汽车零件尺寸检测系统，其特征在于：所述尺寸测量模块(S4)对待测汽车零件尺寸进行计算的具体步骤为：

设坐标为方程模型/>上的一点，则属于对称结构的汽车零件尺寸d₁为：

其中，由于待测汽车零件为对称结构，因此求得的两点之间的尺寸为待测汽车零件尺寸的一半；

设坐标为方程模型/>上的一点，则属于不规则结构的汽车零件尺寸d₂为：