随着国内汽车市场的快速发展，汽车整车厂对于供应商的产品质量越来越高。汽车喷油嘴的气密性就属于其中重要的一项判定标准。所以喷油嘴前期装配防错检测显得格外重要及严格。

机器视觉领域运用常见和成熟的技术是2D平面相机，但是该技术具有一定局限性，只能采集同一个平面上的图像即只能解决平面上的检测需求。若要检测圆柱形的外围一周就需要同时在不同角度装多台相机才能达到检测要求。然而要是用线扫描相机的话，就能在电机带动产品旋转一周的同时，不断拍照采集图片，最后在一张完整的图片上处理和分析。通过分析图像的方式找到特征定位点或者线，然后运用对应的视觉工具分析O-ring的有无及缺陷，最后将各个检测项结果通过以太网通信方式发送给外部设备。

目前汽车喷油嘴O-ring装配过程都是人工或者机械来完成，但是在装配过程中难免会出现一些O-ring多装、漏装、装错位置以及O-ring断裂等情况，以前都是成品做出来以后，在气密性检测阶段被发现O-ring不合格，造成成品报废。然而应用机器视觉在装配线前端就对O-ring进行及时防错，就能避免后续错误，减少物料成本的浪费。

利用一台线扫描相机采集汽车喷油嘴外圈整个图像，对图像进行分析处理， 通过特征图案匹配，正确区分喷油嘴型号，O-ring有无、O-ring位置及O-ring有无断裂等质量问题。

工作流程：
1.产品到位静止
2.外部设备将触发拍照信号发送给相机
3.相机采集图像
4.相机对图像进行分析解码
5.相机发送完成信号，并将该二维码信息发送给PLC
6.旋转电机旋转
7.编码器触发相机拍照
8.相机采集图像
9.相机对图像进行分析
10.相机发送合格或不合格信号
11.设备系统根据相机发送的信号选择放行或剔除该产品
12.等待下一次产品到位