随着科技的进步和工业技术的不断发展，越来越多先进的检测方法正逐步应用到工业生产中，而传统的检测方式也将被取代。近些年，基于机器视觉的检测技术已成为各个领域的热门研究，具有广泛的发展前景。机器视觉的处理技术主要依赖于图像处理方法，而图像处理相关方法以及实用技术的不断进步，也会为机器视觉技术的发展带来动力。本课题的研究目的在于开发一种基于机器视觉的扣式电池商标字唛检测系统，并实现杂牌电池的自动剔除，以解决传统的人工检测方式所带来的种种弊端。　　 本文主要介绍了视觉检测系统涉及到的摄像机、镜头、照明系统、工业计算机等硬件，采用MATLAB以及Visual C++混合编程的方法来开发软件系统；其次分析了图像处理的相关算法，对图像滤波、边缘提取、图像分割等都作了详细研究，并且着重介绍了图像匹配以及OCR光学字符识别技术；确定了扣式电池商标字唛识别方案，并详细介绍了本系统的图像采集、获取样本以及产品检验的过程，通讯设置和系统的控制器开发程序也做了详细的说明；最后针对系统的检测与识别的结果提出了合理的杂牌电池剔除方案。本系统以OMRON PLC作为电器系统的核心控制器与计算机进行通讯，实现各个工序的协调动作。　　 扣式电池视觉检测系统具有良好的人机界面，操作简单，提高了生产效率，释放了劳动力，对于提高企业的自动化生产有着重要的意义，通过实验表明本系统可以达到预期的效果。