安全带作为每辆汽车上必备的安全保护装置也是保证司乘人员安全的重要部件之一,其质量必须要得到严格的保证。于是在安全带装配过程中对各种元件进行有效的检测便是保证安全带最终质量及安全性能的可靠途径。由于这些元件在装配前后是无法利用通用传感器直接接触检测,只能采用非接触的方式进行检测。因此选用机器视觉检测则是现代化检测技术的发展趋势之一,其具有高精度、非接触的特点,与传统检测方式相比特别是对于微小机械尺寸和颜色检测而言具有明显的优势。本文主要对安全带的车感元件的开口尺寸进行角度测量和对安全带的气体发生器进行颜色测量。总结归纳机器视觉技术应用于此领域的通用性和特殊性的问题,并建立基于图像处理的尺寸和颜色检测系统。主要研究内容如下：首先对基于机器视觉的汽车安全带车感元件的尺寸检测方法进行研究,目的是获得该车感元件的开口尺寸。研究方法是首先使用CCD相机获得该元件的图像；然后对获取的图像使用NI公司的LabVIEW软件的图像处理模块来实现图像灰度化处理、图像低通滤波、图像的灰度形态学处理和使用灰度直方图分析设定阈值等操作,就得到了有明显边缘特征的二值化图像；再选用Canny边缘检测算子获得车感元件的二维轮廓,之后获取到所需测量的边缘轮廓段上各点的二维平面坐标数据再使用最小二乘法的方法对已获取的边缘点进行直线拟合；最后测量得到两拟合后直线间的夹角即为该车感元件的开口尺寸。其次对安全带的气体发生器的颜色检测的方法进行研究,获取元件彩色图像后对其进行色偏的调整、图像的滤波操作得到理想的彩色图像。再获取各种不同的气体发生器的颜色图片保存为模板,之后检测到的元件与模板间使用颜色距离计算的方法相匹配以确定该元件的颜色。