【C# + HALCON 机器视觉】机器视觉在车门焊点质量检测中的实战应用

摘要：本文聚焦 C# 与 HALCON 在车门焊点质量检测的实战应用。利用 HALCON 处理红外图像，通过热成像分析焊点温度分布判断焊接质量，实现焊点直径、位置及虚焊缺陷检测；借助 C# 与 KUKA 焊接机器人实时交互，触发 NG 焊点返修，并与 PLC、MES 系统无缝对接。经实际应用验证，该系统检出率达 98.7%，误判率低于 0.5% 。模块化架构赋予系统柔性化优势，适应多品种小批量生产。本文详述技术原理、实操流程与代码实现，为汽车制造焊接质量检测提供技术参考。

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【C# + HALCON 机器视觉】机器视觉在车门焊点质量检测中的实战应用

关键词

C#；HALCON；机器视觉；车门焊点；质量检测；热成像分析；柔性化生产

一、引言

在汽车制造过程中，车门的焊接质量直接关系到整车的安全性和可靠性。电阻焊作为车门焊接的常用工艺，焊点的质量尤为关键。传统的焊点质量检测方法主要依赖人工目视检查或抽样破坏检测，前者效率低下且容易出现漏检和误判，后者则具有破坏性，无法实现对所有焊点的全面检测。随着机器视觉技术的发展，利用C#和HALCON实现车门焊点质量的自动化检测成为了一种可行且高效的解决方案。本文将详细介绍该技术在车门焊点质量检测中的实战应用，包括应用场景分析、技术实现原理、实操流程以及完整代码示例。

二、应用场景分析

2.1 电阻焊焊点质量问题

电阻焊在车门焊接过程中可能会出现多种质量问题，主要包括以下几个方面：

• 焊点直径不符合要求：焊点直径过小可能导致焊接强度不足，影响车门的整体结构稳定性；焊点直径过大则可能会浪费材料，并且可能会对车门的外观造成影响。
• 焊点位置偏差：焊点位置不准确会导致车门部件之间的连接不牢固，影响车门的装配精度和使用性能。
• 虚焊缺陷：虚焊是指焊点表面看起来已经焊接，但实际上内部并没有形成良好的连接，这会严重降低焊接强度，是一种非常危险的质量缺陷。

2.2 检测需求

为了确保车门的焊接质量，需要对电阻焊焊点进行全面、准确的检测，具体需求如下：

• 高精度检测：能够精确测量焊点的直径和位置，检测精度需达到微米级别，以满足汽车制造的高质量要求。
• 实时检测：在车门焊接过程中或焊接完成后，能够及时进行检测，以便及时发现问题并进行处理，避免不合格产品流入下一道工序。
• 缺陷识别：能够准确识别虚焊等缺陷，给出明确的检测结果，如合格或不合格。
• 数据记录与追溯：记录每个焊点的检测数据，包括直径、位置、检测结果等，以便进行质量追溯和统计分析。

三、技术实现原理

3.1 HALCON热成像分析

HALCON是一款强大的机器视觉软件，具有丰富的图像处理和分析算法。在车门焊点质量检测中，HALCON主要用于处理红外图像，通过分析焊点的温度分布来判断焊接质量。

• 图像采集：使用红外热像仪采集车门焊点的红外图像，该图像反映了焊点表面的温度分布情况。
• 图像预处理：对采集到的红外图像进行预处理，包括滤波、增强等操作，以提高图像的质量，便于后续的分析。
• 特征提取：从预处理后的图像中提取焊点的特征，如温度分布、形状等。
• 质量判断：根据提取的特征，利用预设的规则或机器学习模型判断焊点的质量，如判断焊点直径是否符合要求、是否存在虚焊缺陷等。

3.2 C#集成与控制

C#是一种广泛使用的编程语言，具有良好的跨平台性和丰富的开发库。在车门焊点质量检测系统中，C#主要用于系统集成和控制，实现与焊接机器人、PLC、MES等设备和系统的实时交互。

• 与焊接机器人交互：通过OPC UA、TCP/IP等协议与焊接机器人（如KUKA）进行通信，获取焊点的位置信息，并在检测到NG焊点时触发机器人进行返修操作。
• 与PLC通信：与PLC进行通信，获取生产线的运行状态信息，如车门的位置、焊接进度等，以便协调检测过程。
• 与MES系统集成：将检测结果上传到MES系统，实现生产数据的实时管理和质量追溯。

四、实操流程

4.1 开发环境搭建

4.1.1 安装Visual Studio

从Microsoft官方网站下载并安装Visual Studio开发环境，建议选择最新版本。在安装过程中，选择“使用C#的桌面开发”工作负载，确保安装必要的开发工具和库。

4.1.2 安装HALCON

从MVtec官方网站下载并安装HALCON软件，安装完成后，在Visual Studio中添加HALCON的引用。具体步骤如下：

• 打开Visual Studio项目，右键单击项目名称，选择“添加” -> “引用”。
• 在“引用管理器”中，点击“浏览”按钮，找到HALCON安装目录下的halcondotnet.dll文件，选择并添加该引用。

4.1.3 安装红外热像仪驱动

根据所使用的红外热像仪型号，从厂商官方网站下载并安装相应的驱动程序和SDK。安装完成后，在Visual Studio项目中添加热像仪SDK的引用。

4.1.4 安装焊接机器人和PLC通信库

根据焊接机器人和PLC的型号，安装相应的通信库。例如，如果使用KUKA机器人，可以安装KUKA Robot SDK；如果使用西门子PLC，可以安装S7.NET库。在Visual Studio项目中添加这些库的引用。

4.2 硬件连接与配置

4.2.1 红外热像仪安装与连接

将红外热像仪安装在合适的位置，确保能够清晰地拍摄到车门焊点的红外图像。使用网线或USB线将热像仪连接到计算机，并根据热像仪的说明书进行参数配置，如分辨率、帧率、温度范围等。

4.2.2 焊接机器人和PLC连接

通过以太网或串口将焊接机器人和PLC与计算机连接，并进行通信参数配置。确保计算机能够与机器人和PLC进行正常的通信。

4.2.3 网络配置

确保计算机、红外热像仪、焊接机器人和PLC都连接到同一个局域网中，并分配合适的IP地址。配置防火墙和网络设置，允许相关设备之间进行通信。

4.3 图像采集与预处理

4.3.1 图像采集

使用红外热像仪SDK在C#中编写代码实现图像采集功能。以下是一个简单的示例代码：

using System;
using HalconDotNet;
using YourThermalCameraSDK; // 替换为实际的红外热像仪SDK命名空间

namespace DoorWeldInspect