光器件是光收发器重要组成部分,金线在光器件中起到连接元件及传输信号作用。随着光器件的市场需求加大,质量要求也越来越高。目前企业对光器件金线的质量检测主要依靠人工,而人工检测效率低、标准难以统一、检测结果易受人主观影响。为解决人工检测的问题,本文对基于机器视觉的光器件金线质量在线检测技术及实现进行研究,提出了完整的机器视觉解决方案,并研发出新的视觉算法。首先设计了光器件金线质量检测系统,包括硬件设计以及软件设计。硬件设计为相机及镜头的选型、光照模式设计以及检台结构设计,并对光照模式进行原理分析。软件设计为金线中心线提取以及金线缺陷检测算法的设计。然后提出了一种图像融合以及金线中心线提取算法。图像融合,利用基于灰度的图像融合规则来增强图像质量。中心线提取包括粗、精两级定位,第一级利用二分搜索的思想实现中心线粗定位;第二级利用基于模板的中心线定位方法实现中心线精定位,其中精定位又包含两次定位,分别是矩形模板定位以及动态自适应模板定位。实验表明本文提出的中心线提取方法的效果、效率能够满足项目要求。其次根据提取的金线中心线以及区域,设计了金线二维缺陷检测以及三维缺陷检测算法。金线二维缺陷检测,通过获取金线区域的对比度有关参数,与标准阈值比对,以判断金线是否存灰度类缺陷;通过获取金线中心线之间的距离及交点情况,以判断金线是否存在几何类缺陷。金线三维缺陷检测,根据金线左右图中心线重建其三维坐标,计算金线之间三维距离,以判断是否满足要求。实验表明,本文缺陷检测方法的效果、效率能够满足实际需求。最后,本文利用企业提供的多个样本进行系统性能测试,系统重复提线精度均方根误差不大于1.1像素,误报率3%,漏报率0%,算法能够适应光照以及产品型号的变化,实验表明本文算法具有较高的精度、准确性以及适应性,能够满足企业要求。