PVC涂料被广泛用于车身板金的切边及钣金缝处，起到防水密封、防止钣金切边锈蚀的作用。上汽大众采用自动化设备喷涂PVC胶条，喷涂过程中机器人发生偏移，车身晃动，PVC材料温度、压力、黏度波动，机器人枪嘴堵塞等因素，都可能导致胶条未能居中焊缝。当前上汽大众主要采用人工目视抽检的方法，此方法费时费力。本课题采用机器视觉技术，自动测量PVC胶条中心骨架与车缝偏移量，以解决胶条喷涂质量检测问题。

完成金属表面高光去除及胶条区域识别、胶条中心线及车缝线提取、胶条居中度计算三项任务。算法能够识别和评估胶条与车缝的居中度，并大幅提升检测的效率和准确度。算法能够与企业现有的OpenCV框架整合，并且开发出一套方便流畅的用户交互界面，供企业质检环节输入图像信息与查看检测结果。该系统采用单目相机拍摄，减少设备成本和算力要求。算法计算居中度准确率99%以上，输出包含胶条局部偏移量信息、最大偏移量所在位置等必要信息。

本项目完成了基于OpenCV的胶条居中度检测与计算系统。项目采用基于HSV的去高光算法，能够有效地排除金属表面高光对胶条识别的干扰，项目采用基于SSIM的胶条识别算法，可准确识别出多种车型上、灰白两色的胶条区域；采用滤波、增强、形态学操作等方法对胶条覆盖区域的车身图像进行处理，通过边缘检测算法提取车缝位置信息；对车缝曲线进行提取与拟合，同时提取胶条中心骨架，二者比较计算得到胶条偏移量，并进行了实际距离单位转化与误差讨论。