皮革图像的采集与检测是皮革加工业中应用基础,而大面积皮革高精度图像的获取正是其中的一个难点。传统线阵CCD相机对于传送带伺服控制精度要求较高,面阵CCD相机没有这个要求。即使传输速率不均匀的情况下通过拼接技术仍能够有效获取大面积皮革图像,从而可以有效降低系统成本。本论文的工作就是解决基于面阵CCD进行大面积皮革处理所面临的相关问题,所做工作对降低皮革加工自动化成本具有很好地参考价值。本论文基于半加工的动物皮革,主要针对大面积皮革轮廓的视觉检测技术与应用进行研究。在拼接方案设计,皮革图像处理算法等方面进行优化提升,为皮革毛边缘的裁剪规划路径,最后实现皮革轮廓的视觉检测系统。主要工作如下:首先,通过控制相机分段采集皮革图像,对其进行滤波等图像预处理。在分析对比了高斯滤波和双边滤波两种算法原理后,根据实际处理效果,采用了双边滤波算法降低皮革图像噪声。其次,根据采集的皮革图像,分析了常用的图像拼接算法理论。综合皮革图像的特点以及实际的拼接试验,选用了角点提取算法进行皮革图像的拼接。此外,在改进Harris算法的基础上,将亚像素技术应用到角点检测,为图像拼接提供更为精确的匹配特征点。然后,在完成形态学边界提取之后,通过链码算法对边界坐标进行排序,提出一种新的皮革轮廓矢量化方法。在此基础上,完成了皮革边缘切割的轨迹规划,并进行了面积计算。最后,设计并实现了大面积皮革轮廓的视觉检测系统。先后完成系统环境搭建、程序移植、软件算法编写以及界面设计等,通过友好的人机交互界面显示检测效果。