近年来,随着计算机技术与数字图像处理技术的蓬勃发展和相关算法理论的不断完善,产品表面质量检测技术领域也发生了深刻变革,人们在小模数齿轮表面质量检测领域的研究层次愈发深入,检测智能化程度也越来越高。小模数齿轮在机械传动领域应用广泛且作用十分重要,一旦缺陷产品流入市场,对用户与齿轮生产厂家均会造成一定程度的不良影响。提高齿轮出厂质量的手段之一就是利用各类检测技术在生产加工环节检测出现的残次品并及时剔除。传统的产品表面检测方法对人工视觉依赖程度严重,检测成本高,稳定性差。以磁粉检测、涡流检测为代表的现代无损检测方法无法对塑料材质产品进行检测。机器视觉检测技术作为一种先进产品表面检测技术,在检测效率、智能化、准确度与可靠性方面有着其他检测手段无法比拟的优势,目前已成为较为热门的检测研究方法。基于PC机的板卡式视觉检测技术在齿轮表面质量检测中已有相关研究与应用,但仍面临检测成本高、设备体积大、维护不便等问题。随着微电子学与超大规模集成电路制造工艺的进步,嵌入式技术也被越来越多地应用到社会生活中。开发低成本、高灵活性与低功耗的嵌入式视觉检测系统是今后产品表面质量视觉检测的一个重要发展趋势。本文通过嵌入式技术与视觉检测技术完成了小模数齿轮产品表面质量的缺陷检测工作,提高了齿轮出厂质量。论文的主要研究内容包括以下几个方面:(1)分析了小模数齿轮检测技术的发展现状及趋势,探讨了目前产品表面质量常用检测手段,论述了机器视觉的检测原理,分析了嵌入式视觉检测系统的基本结构,并与PC式机器视觉检测方法对比分析,给出了选择嵌入式视觉检测系统的依据。(2)论述了系统设计过程中所需的一些关键技术,介绍了嵌入式系统的平台特性,比较了分别基于FPGA、ARM、DSP的嵌入式处理器的硬件平台在开发过程中所体现的优势与不足,同时也对不同的嵌入式系统与视觉工具包进行了对比,介绍了文中所用到的一些核心检测算法。(3)根据小模数齿轮图像特点,对增强、分割及特征提取等图像处理方法进行了相关研究,利用基于加速鲁棒性特征检测算法与图像差分算法完成了小模数齿轮检测,通过对不同方法的检测结果的比较分析,证明了该算法在小模数塑料齿轮表面缺陷检测方面有良好的检测效果。(4)开发了操作简洁、界面友好、稳定性高的系统GUI界面。利用C++语言实现了本文所涉及的相关核心算法,通过Qt图像接口处理技术完成了相关图像的采集分析工作,最后完成了整个检测系统的嵌入式移植。通过相关研究工作,文中所设计的嵌入式小模数齿轮缺陷视觉检测系统具有成本低、实时性强与可靠性高等特点,具有良好的实用价值与市场前景。