自动化视觉检测已经成为现代计算机集成制造系统中极其重要的组成部分。在生产制造中，涉及到各种各样的检验、生产监视及零件识别应用，视觉检测往往是*的环节。机器视觉系统一般采用CCD或CMOS照相机摄取检测图象，并转化为数字信号，再采用*的计算机硬件与软件技术对图象数字信号进行处理，从而得到所需要的各种目标图象特征值，并由此实现零件识别或缺陷检测等多种功能，然后再根据其结果进行相应的自动化流程。

汽车轮毂大多是铸件，铸造完成后要进行精加工，轮毅有上百种类型，不同的类型选择不同加工路线、加工机床、*等。在自动化生产线上要实现多品种的混流生产，首先要完成的就是轮毂类型的识别。这一任务早期是由人工方式来完成的。但足随着汽车产业的迅猛发展，轮毂厂家的日产量剧增、如果仍然采用人工方式，不仅工作量巨大，而且由于轮毅各型号之间的差异较小，识别结果易受主观因素影响，工作效率和识别准确率较低。为了提高生产率，降低损失，需要开发一种汽车铝合金轮毂自动识别系统。

在分析了几百幅、几十个类型的汽车轮毂图像的基础上，提出了一种基于视觉识别技术的汽车轮载识别系统。振皓铝合金轮毂检测系统结构简单识别率高，能满足自动化生严线的要求。

台州振皓针对目前国内汽车轮毂企业在轮毂类型识别和检测方面面临的问题，采用机器视觉技术，综合图像处理、模式识别等相关方法，搭建了一种面向柔性自动化生产线的铝合金轮毂检测系统，该系统能够识别出不同款式，不同型号的多种汽车轮毂，识别正确率在99％以上。

铝合金轮毂检测系统特点：

1) 同类型轮毂的自动计数，对不同型号的轮毂分别计数。

2) 识别准确度高、操作简单、识别速率满足生产节拍要求。