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非接觸式光學探測技術的發展
近幾年來，汽車制造業企業在圖像處理技術方面的投入，每年的增長都超過了10%。盡管一直以來德國奧迪汽車公司就是以質量控制的嚴格而著稱，在其A3型轎車的生產過程中奧迪汽車公司更是采取了嚴格的質量控制措施，但是，在2006年年初，由于變速器中一個彈簧的脫落使得奧迪汽車公司不得不對其在世界各地已經售出的73000輛奧迪A3轎車實施召回，進行檢驗。奧迪汽車公司并不是世界上*個對自己的產品實施召回的汽車生產廠家，而且到目前為止，幾乎沒有一家汽車生產廠家沒有對自己的產品實施過召回。之所以會出現汽車生產廠家對有缺陷的汽車進行召回，一方面是因為現代車輛的復雜性，現代的汽車由14000多個零件所組成，任何零件的缺陷都有可能導致嚴重的質量問題。另一方面，汽車企業眾多的汽車零部件供應商也大大增加了汽車出現意外的概率。據市場觀察家研究發現，歐洲汽車三包的費用從1999年的40億歐元提高到了2003年的70億歐元。每年汽車經營領域中的三包費用周轉額高達170億歐元。
Head-up-Display技術簡稱為HUD技術，目前在汽車生產過程的質量檢驗中已成功地利用了這一技術
與這些數字相對應的是，德國工業圖像處理技術的銷售收入大約為10億歐元，尤其是在德國的機床和設備制造領域中，圖像處理產品的銷售收入增長達到了2位數。用于汽車制造業質量管理體系中的圖像處理技術產品的增長率為18%，是其中zui重要的組成部分。而據Erlangen市Fraunhofer研究所的Norbert Bauer博士估計，圖像處理技術應用的增長率可以達到20%。Bauer博士除了負責Fraunhofer研究所與歐洲Allianz計劃之間的工作之外，還負責解答汽車工業企業提出的有關圖像處理的問題，獲得合作伙伴的認證許可。通過圖像處理技術的工業化應用問題，Bauer不斷確認了這樣一種看法，光學檢測技術雖然有了長足的發展，但是在各個領域中的應用都受到了一定的阻力，出現了工作不可靠的現象，尤其是在不熟悉光學檢測技術的領域中。
zui佳的應用
當然有些汽車生產企業，使用光學檢測技術的時間較長，也比較有經驗。在寶馬公司的Dingolfing汽車生產廠中，沒有一輛5系列和6系列的寶馬轎車不經Dutzend圖像檢驗系統的檢驗就直接下線。
由西門子VDO公司提供的HUD顯示系統具有很高的靈活性。它通過多個光學鏡頭生成帶有行駛信息的可視化圖像，并將這些圖像投影到傾斜的前檔風玻璃上。由于清晰度、對比度和圖像失真等原因，圖像中所顯示的人像非常不真實，因此安裝到車輛中的圖像顯示質量應進行投影效果的校驗。
圖像檢驗設備主要是一套由多個位置固定的攝像機以及與之連接的硬件和軟件組成。在汽車的生產裝配過程中，工作人員要將這套復雜的圖像檢驗系統安裝在車內，先定好位再固定牢，在完成圖像校驗任務之后再從車內取出。圖像采集和圖像處理的全部檢測時間約30s。
2006年5月9日～12日，在Sinsheim市召開的“Conuol”技術論壇中，檢測設備生產廠家可以了解到汽車制造企業對圖像處理技術提出的具體要求有哪些。在這次技術論壇中， “非接觸式”的檢測技術，尤其是光學檢測技術和與之有關的工業圖像處理技術，是一個突出的話題。按照過去的傳統，在Sinsheim市舉辦的質量保證技術展覽會中包括一維和多維的坐標檢測技術供應商、稱量技術產品供應商和傳感器生產企業的展品。
在這次專業展會中，舉辦人員重點突出了光學檢測方法，并由專家們向觀眾展示了這些光學監測設備的工作原理、特性和應用。在這些光學檢測儀器中，有西門子公司研發的傳感器系統，可對生產過程中的汽車電氣零部件從三維角度進行檢驗。據西門子公司的有關人員介紹，采用這種非接觸式的光學檢測方法后，可以地排除激光點焊中的焊接缺陷。
這種光學檢測儀器與其他檢測技術的相比，有一個主要的特點是檢測速度快，這種光學檢測儀器的檢測速度比以前提高了幾十倍甚至上千倍，從而可以將原來規定的每日抽驗更換為對全部產品進行檢驗，實現了*生產的可能。
在汽車工業領域中，光學接觸式的檢測技術還可用于：
□ 幾何位置尺寸的三維在線檢驗，例如三元催化器、輪輞、管道和膠管的尺寸檢驗；
□ 表面質量檢驗，如缸蓋密封；
□ X射線檢驗，如鑄件檢驗；
□ 熱成像檢驗等。
為了保證產品質量，在生產過程中需要采用各類測試技術進行檢測，及時發現缺陷和故障并修復。根據測試方式的不同，測試技術可分為非接觸式測試和接觸式測試。目前非接觸式測試已從人工目測發展到自動光學檢查（Automatic Optics Inspector,簡稱AOI）、自動射線檢測（AutomaticX-rayInspector,簡稱AXI）等。
由于目前汽車零件越來越復雜，傳統的接觸式測試受到了極大限制，隨著非接觸式測試技術的不斷發展，這種測試手段在生產中的應用也不斷地增加。而這項技術本身的不斷改進使它愈加引人注目，在過去的兩三年里，應用非接觸式測試的情況出現了驚人的增長，而且增長速度還在加快，因為有更多的業內ling產廠家意識到了這項技術的優點并將其投入使用。“以質量求成功”是第二十屆“Conuol”專業展覽會的口號，此次展會展出了大量適合于工業企業應用的現代化檢測技術，包括一維和多維檢測技術所使用的硬件和軟件、圖像處理技術、稱量技術和原材料檢測、金屬檢測、表面檢測等不同的傳感器。
HUD顯示圖像質量決定了用戶群的大小，這是軟件系統公司Gefasoft公司和美國硬件生產廠Cognex公司2002年接到研發HUD——質量保證系統的合同后得出的結論。在2003年度與2004年度相互交替時，*套HUD質量檢驗系統投入使用。借助于安裝在車輛上的多個攝像機，工程師們得到了zui終測試評判結果的圖像。圖像處理的算法語言可以對各個攝像機、各幅圖像的30余個特征數據進行分析評判，以得到評判分析檢測的結果。
zui重要的評判指標為：棱邊、尺寸、形狀、角度、圓弧和陰影線，這些特征指標都在算法語言中有單獨的定義，根據系統設定的圖像和適實檢測圖像的對，比判斷物體的空間比例。
這些檢測圖片都分類存檔保管起來，在遇到用戶投訴時，可以調出保存多年的檢測圖像來證明當時的產品生產質量。當然有些汽車生產企業，使用光學檢測技術的時間較長，也比較有經驗。在寶馬公司的Dingolfing汽車生產廠中，沒有一輛5系列和6系列的寶馬轎車不經Dutzend圖像檢驗系統的檢驗就直接下線。
由西門子VDO公司提供的HUD顯示系統具有很高的靈活性。它通過多個光學鏡頭生成帶有行駛信息的可視化圖像，并將這些圖像投影到傾斜的前檔風玻璃上。由于清晰度、對比度和圖像失真等原因，圖像中所顯示的人像非常不真實，因此安裝到車輛中的圖像顯示質量應進行投影效果的校驗。
圖像檢驗設備主要是一套由多個位置固定的攝像機以及與之連接的硬件和軟件組成。在汽車的生產裝配過程中，工作人員要將這套復雜的圖像檢驗系統安裝在車內，先定好位再固定牢，在完成圖像校驗任務之后再從車內取出。圖像采集和圖像處理的全部檢測時間約30s。
2006年5月9日～12日，在Sinsheim市召開的“Conuol”技術論壇中，檢測設備生產廠家可以了解到汽車制造企業對圖像處理技術提出的具體要求有哪些。在這次技術論壇中， “非接觸式”的檢測技術，尤其是光學檢測技術和與之有關的工業圖像處理技術，是一個突出的話題。按照過去的傳統，在Sinsheim市舉辦的質量保證技術展覽會中包括一維和多維的坐標檢測技術供應商、稱量技術產品供應商和傳感器生產企業的展品。
在這次專業展會中，舉辦人員重點突出了光學檢測方法，并由專家們向觀眾展示了這些光學監測設備的工作原理、特性和應用。在這些光學檢測儀器中，有西門子公司研發的傳感器系統，可對生產過程中的汽車電氣零部件從三維角度進行檢驗。據西門子公司的有關人員介紹，采用這種非接觸式的光學檢測方法后，可以地排除激光點焊中的焊接缺陷。
這種光學檢測儀器與其他檢測技術的相比，有一個主要的特點是檢測速度快，這種光學檢測儀器的檢測速度比以前提高了幾十倍甚至上千倍，從而可以將原來規定的每日抽驗更換為對全部產品進行檢驗，實現了*生產的可能。
在汽車工業領域中，光學接觸式的檢測技術還可用于：
□ 幾何位置尺寸的三維在線檢驗，例如三元催化器、輪輞、管道和膠管的尺寸檢驗；
□ 表面質量檢驗，如缸蓋密封；
□ X射線檢驗，如鑄件檢驗；
□ 熱成像檢驗等。
為了保證產品質量，在生產過程中需要采用各類測試技術進行檢測，及時發現缺陷和故障并修復。根據測試方式的不同，測試技術可分為非接觸式測試和接觸式測試。目前非接觸式測試已從人工目測發展到自動光學檢查（Automatic Optics Inspector,簡稱AOI）、自動射線檢測（AutomaticX-rayInspector,簡稱AXI）等。
由于目前汽車零件越來越復雜，傳統的接觸式測試受到了極大限制，隨著非接觸式測試技術的不斷發展，這種測試手段在生產中的應用也不斷地增加。而這項技術本身的不斷改進使它愈加引人注目，在過去的兩三年里，應用非接觸式測試的情況出現了驚人的增長，而且增長速度還在加快，因為有更多的業內ling產廠家意識到了這項技術的優點并將其投入使用。“以質量求成功”是第二十屆“Conuol”專業展覽會的口號，此次展會展出了大量適合于工業企業應用的現代化檢測技術，包括一維和多維檢測技術所使用的硬件和軟件、圖像處理技術、稱量技術和原材料檢測、金屬檢測、表面檢測等不同的傳感器。
HUD顯示圖像質量決定了用戶群的大小，這是軟件系統公司Gefasoft公司和美國硬件生產廠Cognex公司2002年接到研發HUD——質量保證系統的合同后得出的結論。在2003年度與2004年度相互交替時，*套HUD質量檢驗系統投入使用。借助于安裝在車輛上的多個攝像機，工程師們得到了zui終測試評判結果的圖像。圖像處理的算法語言可以對各個攝像機、各幅圖像的30余個特征數據進行分析評判，以得到評判分析檢測的結果。
zui重要的評判指標為：棱邊、尺寸、形狀、角度、圓弧和陰影線，這些特征指標都在算法語言中有單獨的定義，根據系統設定的圖像和適實檢測圖像的對，比判斷物體的空間比例。這些檢測圖片都分類存檔保管起來，在遇到用戶投訴時，可以調出保存多年的檢測圖像來證明當時的產品生產質量。
