工业生产中，产品的质量检测是至关重要的一环，不合格的产品或零件投入使用后，轻则导致产品故障，重则导致财产损失和人员伤亡。在生产过程中，及时检测产品缺陷，剔除不合格产品，对改进生产工艺，提高产品质量和竞争力都大有裨益。本毕业设计题目旨在开发一套基于机器视觉的汽车PVC质量检测系统。该系统核心在于应用机器视觉技术，对汽车PVC组件的生产质量进行准确、高效的检测。本项目通过设计实现与上汽大众图像采集硬件相匹配的软件处理算法，解决传统人工检测效率低下、准确率不高的问题，确保PVC组件在出厂前满足质量要求。

项目计划包括对机器视觉系统的设计、开发、测试及优化过程的详细安排。其中，硬件部分涵盖了相机选择、镜头匹配、光源布置等，上汽大众已完成这一部分的搭建；软件部分则包括图像预处理、特征提取、缺陷检测算法开发以及可视化报告。测试阶段则关注系统的实际应用效果，通过与现场实际生产数据的对比来进行优化调整。开发一套基于机器视觉的汽车PVC质量检测系统，对汽车PVC组件的生产质量进行准确、高效的检测。

本系统成功实现了对PVC产品质量的高效、精确检测，有效提高了生产线的自动化水平和产品质量。小组成员分别通过基于图像特征距离、图像特征分布、图像重构这三方面的图像处理算法进行实验，在MVtec标准数据集上的实验验证了算法的准确性。制作了汽车底盘PVC数据集，并在此数据集上进行实验，实验结果能够准确识别PVC产品中的缺陷，大大提高了工业质检的效率。此外，该系统还具备泛化能力高、稳定性强的特点，有利于严控产品质量，降低检测成本，扩大检测范围。