近年来电子产品逐步向着高密度方向发展,随着微电子行业的迅猛发展,电子组装工艺对基于机器视觉的检测技术在智能化、自动化等方向的要求也越来越高。在实际工程中贴装设备由于系统长时间工作,吸嘴元件由于受到工作周围环境的影响,可能有灰尘等杂物混入,造成不同程度的吸嘴堵塞。并且可能由于机械摩擦、震动造成损耗,导致吸嘴出现破损、缺失的问题,这可能对吸嘴后续吸取贴片贴装至PCB的能力有较大的影响,可能使贴装精度大大降低。本课题的目标是对贴片机采用的各类型吸嘴进行质量检测。针对快速、精确定位和检测吸嘴的目标,本文设计了吸嘴检测系统,研究优化基于机器视觉的吸嘴检测方法,提高了吸嘴检测的智能化程度。并且吸嘴检测的效率、精度有一定的提高。主要的研究工作概括如下:1、深入调研现代视觉检测系统各领域应用的特点和研究现状,学习熟悉了视觉系统检测流程。2、通过对当前视觉检测系统组成结构及优缺点的分析,经过与企业工程师讨论,提出了一套吸嘴检测视觉系统方案;确定了吸嘴检测系统视觉部分的方案。3、针对工业中摄像头采集图像可能受光照等环境影响,对数字图像处理中典型的图像预处理方法如图像滤波、分割、边缘检测、特征提取等方法进行理论分析,经实验对比计算时间及效果选出适用于本课题的算法。4、分析了视觉检测领域常用的物体检测算法,针对物体检测中传统广义霍夫变换算法及模板匹配算法对于图像背景噪声复杂及存在缩放旋转变换时检测精度降低的问题,研究得出了一种将重要性采样与广义霍夫变换算法融合的优化吸嘴检测算法。将广义霍夫变换置于重要性采样框架中,将边缘点根据显著性度量值筛选,根据相似性将模板与目标物体关联,通过实验证实该方法在待检测目标物体存在旋转、放缩变换或受到噪声影响时也有较好的检测效果。5、针对视觉系统检测速度提升的目标,提出了一种新的基于生成凸包确定感兴趣区域的检测算法。利用筛选特征点生成凸包以提取感兴趣区域缩小检测范围,并设计快速搜索策略,采取加权多分辨率分析的方法极大的减少了计算量。由凸包确定的ROI区域可以包含大多数关键特征点,从而更好地包含待检测物体,且综合局部特征与全局特征,通过多组实验验证在图像存在放缩、旋转变换等情况下都有较好的效果。6、基于对吸嘴定位检测的结果,通过对吸嘴内、外轮廓、横截面积等相关物理参数的计算,根据Open CV软件库及区域生长法等一系列算法,以设计的评判准则计算判断吸嘴元件的完整性及质量可靠性,通过实验对吸嘴的质量进行分析。