磁芯是贴片电感的重要组成部分,为了焊接漆包线线头,需要在磁芯两端表面喷敷镀银层,但在喷敷过程中可能存在偏差或者损坏磁芯,对贴片电感的品质造成不良影响,需要通过图像处理的方法检测出有外观缺陷的磁芯,并加以剔除。论文采用千万级像素的工业相机一次性获取整个治具内的数千个磁芯图像,设计一种磁芯外观缺陷检测算法,实现磁芯缺陷的检测。论文给出了磁芯外观缺陷检测算法的流程,通过行列分割算法从治具内数千个磁芯图像中提取出单个磁芯图像;并利用图像旋转算法实现磁芯图像的倾斜校正;设计了一种基于神经网络分类器的磁芯缺角缺陷检测算法,以高检测概率和低误检概率完成了磁芯缺角缺陷的检测。通过提取磁芯图像像素的破边、黑边、脏污和模糊的特征向量,设计出破边缺陷、黑边缺陷、脏污缺陷和模糊缺陷等检测算法,实现了磁芯良品与非良品的分类。通过对磁芯图像样品的测试,论文算法具有良好的检测概率(94.87%)和较低的误检概率(1.65%),达到了系统的设计要求。