目前的环槽铆钉铆接质量是通过分析铆接压力-位移曲线进行判断的,此方法易受摩擦力以及温度等外界因素影响,不能准确识别环槽铆钉紧固状态。本文结合现有铆接质量检测中存在的问题,根据机器视觉定位技术与检测技术的原理,对环槽铆钉定位以及紧固状态识别技术进行了研究,并通过以下步骤实现铆钉定位及紧固状态识别。首先分析目标工件特点,确定环槽铆钉质量检测的实现方法,并对机器视觉系统中的硬件设备的选择及安装方式进行了研究。其次,分析硬件设备中相机的成像模型及成像畸变的原因,利用Halcon软件进行相机标定以及畸变图像校正。然后,运用一系列图像预处理算法对定位图像以及紧固状态识别图像进行处理,得到目标连通域清晰的二值图像。通过图像特征筛选的方式分割定位与状态识别二值图像中的目标连通域,并分别进行定位和识别。最后对环槽铆钉定位与紧固状态识别系统进行软件平台的开发,并运用搭建的软件平台进行实验操作,并分析实验结果。为提高环槽铆钉定位精度和状态识别正确率,本文提出了以下改进。（1）针对环槽铆钉定位部分,根据研究目标特点,提出了一种基于修正系数的定位算法,实验结果表明,改进定位方法可提高铆钉坐标的定位精度。（2）针对环槽铆钉状态识别部分,提出了一种基于感兴趣区域ROI的去噪方法,经验证,该方法可有效滤除噪点,提高识别正确率。实验结果表明:基于机器视觉的环槽铆钉定位与紧固状态识别系统的铆钉定位正确率为97%、铆钉紧固状态识别正确率为96%,能够满足实际生产线的铆接质量检测需求。