目前,国内汽车电动座椅在进行出厂质量检测时,均采用人工手动拨动座椅开关方式来检测其是否满足行业标准。待检测结束后也是通过手动拨动座椅开关调整座椅位姿至合适位置,以便后续工序操作。该检测方法存在劳动强度大、检测效率低、稳定性差等问题,本论文提出基于机器视觉和图像处理的汽车电动座椅智能检测方案,其核心是座椅开关图像定位系统的设计。研究的方法和内容主要包括以下几个方面:(1)图像去噪。座椅检测线环境复杂,采集座椅开关图像时常常会引入噪声从而降低图像的质量,对含噪声图像进行去噪声处理成为图像研究领域重要的研究方向之一。本文对基于小波阈值去噪算法、偏微分方程去噪算法和非局部均值去噪算法进行了研究,并提出了基于双边滤波与离散余弦变换的非局部均值去噪改进算法。将双边滤波中的像素空间邻近函数与非局部均值算法的权值函数相结合,提出新的权值计算公式进而保护图像细节;利用离散余弦变换能量集中特性来计算像素相似性权值进而提高运算速度。(2)图像识别与定位。根据生产线作业环境,搭建了单目视觉座椅开关检测平台,实现对开关特征识别和定位。特征识别主要研究了边缘检测和形状检测,最终通过霍夫圆变换实现对座椅开关识别和特征提取。图像定位是通过研究空间三维目标与二维图像对应点之间关系、摄像机成像模型和摄像机标定技术,最后获得座椅开关的三维坐标。(3)图像定位系统。论文设计了汽车电动座椅开关图像定位系统,该系统拥有良好的图形化人机交互界面,集成机器视觉、图像处理和数据库管理等功能。系统可为机械手操作台提供目标的坐标位置,机械手代替人工进行座椅检测和位姿调整,可减轻检测人员劳动强度,提高检测效率。