在电子工业、光学仪器甚至于日常生活中等,各方面都离不开光学镜片的使用,关于光学镜片的工业产线也在逐渐变多。但是光学镜片表面在加工或使用过程中,往往会产生一系列的缺陷损伤,这些缺陷必定会影响镜片的使用性能。目前国内企业对于镜片检测的方法比较局限,不但需要人工操作,且仪器维护繁琐,不符合现代工业产线的自动化要求。为了对光学镜片表面缺陷进行准确识别,本文提出了一种基于机器视觉的光学镜片检测系统,可以广泛运用于相机镜头、眼镜镜片等相关光学镜片的缺陷检测中。基于机器视觉技术搭建了硬件检测平台,主要设计了由机电装置、图像采集系统、处理模块三部分组成的检测装置。机电装置的设计,主要包括传送带与分类装置,两者都由单片机连接到计算机,通过计算机控制传送速度或发出停止指令,由计算机的图像处理结果,完成镜片的分类筛选工作;随后是关键性的图像采集系统,通过对光源、照明方式、工业相机、镜头与工作环境的分析,选定合适的实验部件型号,达到最优的表面图像采集效果;而处理模块则是由PC计算机构成,协调检测工作的整体流程,分析缺陷检测结果,控制各模块的正常工作等,最终完成在线检测平台的搭建。软件设计则是以光学镜片的表面图像为中心,进行了一系列的算法讨论研究。首先是图像处理算法的确定,从图像预处理到图像分割,由不同算子的边缘检测技术再到数学形态学处理,最终建立了由拉普拉斯锐化、中值滤波、基于Canny算子的边缘检测等组成的算法程序。在注重精度要求的同时达到较高的运算速度,图像显示结果证明了算法的可靠性。其次是缺陷特征的提取及分类,综合计算表面缺陷的形状特征参数,选择了基于C4.5算法的决策树分类器。针对光学镜片表面存在的划痕、麻点、擦痕等多种缺陷类型,以参数集(圆度、凸包面积比、长宽比、圆形度)作为分类依据,达到了较高的分类准确率。最后通过MATLAB软件的GUI界面,建立了光学镜片表面缺陷检测的软件系统,完成硬件和软件的整体框架表达。本文利用机器视觉技术对光学镜片的表面缺陷检测研究进行了尝试和探索,最终完成了从理论上的程序算法到实际分类工作的过程,并通过观察大量的实验结果,验证了检测系统方案的可行性。