如今制造业的竞争越来越激烈，为了节约成本，提高生产效率和自动化程度，就迫切需求企业改进生产线。在这个过程中，机器视觉技术的应用越来越广泛,尤其在工业生产的定位检测方面，发展尤为迅速。本文就是以上海市科委重大科技攻关项目“机电一体化低压断路器智能测试机理的研究”为依托，以低压断路器的生产检测为研究背景，利用分布式控制技术、测试技术、智能控制技术、机器视觉技术、传感器技术等结合现场生产经验，研究和开发了基于机器视觉技术的智能控制定位检测系统。该系统改进了现有的手工操作测试方法，能够快速、稳定、准确的定位检测，以适应当今竞争日益严峻的形势。本文的主要工作和创新点如下：首先，本文介绍了机器视觉系统的组成结构，以及在定位检测方面的工业应用，通过搭建机器视觉系统的实验平台，根据生产线的结构与特点对现场各种的复杂环境进行模拟实验，并对各种算法进行学习和验证，对所采集到的图像做特征提取处理，然后进行结果分析。通过验证比较选择最优方案，从而提高系统可靠性和稳定性。其次，利用机器视觉技术，对图像进行采集并进行处理，对目标进行定位检测，计算出目标坐标位置，然后利用C#和开放的OPC技术建立对下位机PLC控制单元的通信，把坐标数据传给PLC，通过PLC来控制工作台的移动，调整位置，达到精确定位，进而完成对低压断路器的长延时定位检测。接下来，本文根据生产现场的控制要求，实现了在低压断路器的长延时检测工位的自动化，替代了人工操作，以机器视觉技术的优势为特点建立起智能控制定位检测系统。该系统同时利用了分布式控制的特点，集中管理分散控制的原则，使系统工作的同时减少了事故异常对整个系统的危害。最后，利用图像处理和工作台移动配合的方式实现对双金属片上的螺钉螺母精确快速的定位检测，同时系统中根据伺服电流反馈，克服了扭矩易受外力损坏的现象。步进电机和磁删配合进一步提高了定位精度。本系统已经进入生产测试阶段，至今运行良好，与原来的手工操作相比，提高了生产效率，生产每台断路器时间缩短了30%以上，提高了自动化程度，节省了人力，有较大的应用价值和市场推广价值。