国内多数厂家对O型密封橡胶圈质量的检测多使用卡尺测内、外径及截面的方法,这种测量方法误差大、检测效率低,同时检测的精度和速度也达不到生产的要求。机器视觉技术因其非接触、速度快、检测精度高等优点越来越受到厂商的重视。本文设计了一套基于机器视觉技术的O型密封橡胶圈在线检测系统,其主要的研究内容如下:1.制定了系统的设计方案,设计了O型密封橡胶圈的检测装置,并搭建了系统的硬件实验平台。2.通过实验验证了图像预处理、图像分割、边缘检测等经典算法,比较分析各种算法的优劣性,选择了适合本课题的Curvelet混合滤波,有效地去除了图像中的混合噪声,大大提高了信噪比;采用大津法进行图像分割、形态学进行边缘检测,能很好地提取出边缘信息。3.根据橡胶圈的检测要求,采用边缘像素扫描法进行厚度检测、Hough变换法对橡胶圈图像进行圆心定位和内外径测量,并利用特征参数快速形成模板的方法进行缺陷检测。4.采用了DSP技术提高检测系统效率,完成了图像处理算法由PC机到DSP的移植,并对检测系统进行了测试和误差分析。