随着我国汽车业和交通运输业迅猛不断地发展,汽车已经成为人们工作、学习和生活不可缺少的运载工具。汽车的安全显得非常重要,而汽车保险电路则为第一道重要的安全防线。国内安装汽车保险电路都是采用人工安装,工人在大批量安装过程中容易错装、漏装或多装保险丝。因此,引进视觉检测方法检测汽车保险电路对提高汽车的安全性和节省人力具有重大意义。目前,国内对汽车保险电路的视觉检测技术研究甚少,对汽车保险电路的视觉检测技术进行深入研究有显著的现实意义和广泛的应用前景。　　 本文主要研究了汽车保险电路视觉检测的关键技术,核心是数字图像处理算法。由于汽车保险电路结构复杂、数据量多,给定位和识别保险电路带来了困难。鉴于所采集的数据具有颜色特征,本文主要通过分析图像的彩色特征对保险电路进行识别。　　 根据汽车保险电路图像的特点,先对图像进行初步处理,再选择合适的彩色模型,定位和识别保险电路。具体内容包括:首先,结合中值滤波和Sobel边缘检测算子来检测保险电路的边缘,该方法能过滤图像的无用细节信息,大大简化图像的边缘数据。接着,使用Hough变换检测保险电路边缘直线,根据直线倾斜角度对图像进行倾斜矫正,再裁剪保险电路的有效区域。然后,在HSV彩色空间下对图像的H分量、S分量和V分量进行分析,分割出保险丝,再使用数学形态学和均值滤波处理分割后的图像,使得图像更有利于定位。结合保险丝的形状特征,使用行投影法和列投影法定位各个保险丝。最后,在HSV彩色空间上对各个保险丝进行颜色识别,并与标准保险电路比较,反馈出错误信息。　　 通过对比视觉技术定位保险电路结果和实际保险丝位置,求出算法定位误差。实验表明,所研究的视觉技术定位方法与实际的位置误差较小。使用HSV彩色特征检测算法能够准确地识别保险丝的位置和类别。