光纤接头作为光纤通信系统中的重要组成部分,其洁净程度将直接影响通信系统的性能,传统的光纤接头检测方法为人工目测法,检测效率低下且实时性差,而机器视觉检测系统则有高速度、高精度、零损伤等优势,于是本文旨在利用机器视觉技术来替换传统的人工检测,实现一款基于机器视觉的光纤接头缺陷检测系统。本文的待检测对象为32插孔的光纤接头,结合光纤接头缺陷检测系统的需求,对整个缺陷检测系统进行了设计,并对硬件进行分析选型,采用LED光源对光纤接头进行前向照明,并使用CMOS工业相机完成图像的采集。为了避免轮廓模糊对后续缺陷检测的干扰,本文在图像预处理过程中对图像进行了增强,分析了三种常用的图像增强方法,并引入评价指标对它们进行了评估,选择了效果较好的Laplace锐化操作,但锐化给图像带来了额外的噪点,本文又介绍了常用的滤波方法,并根据评价指标选择了Gauss滤波对图像进行去噪,然后采用模板匹配的方式进行接头类型识别。在缺陷检测之前需要进行检测区域的提取,即插孔的提取,本文采用了局部自适应阈值分割结合形态学处理的方式对插孔的轮廓进行了增强,并采用Hough变换对插孔进行了定位,但定位的插孔并非顺序排列,且包含了两个定位孔,接着采用基准数据对比法对插孔信息进行排序,根据排序后的插孔信息便可精准分割出插孔分图,便于后续的缺陷检测。对插孔分图进行缺陷检测时,本文首先结合涂覆层的特征制作掩摸,并采用固定阈值分割法结合圆的几何知识获取了涂覆层圆心,然后计算插孔的偏心程度;再统计分析了50个光纤样本的涂覆层灰度直方图,提出了基于正态分布3?准则的阈值分割法,对涂覆层中的缺陷进行检测,并存储检测到的缺陷信息以便后期的界面展示。最后,对交互界面进行了设计与实现,并实现整个缺陷检测系统,然后对系统进行了准确性和一致性的测试,测试结果表明,本文实现的缺陷检测系统能准确地检测出光纤接头中各个插孔的偏心程度和涂覆层污染程度,达到了预期目的。