近年来,随着塑料制品应用领域的不断拓展,塑料加工成型过程特别是注塑成型过程的相关技术、设备的革新受到了普遍关注,并取得了长足的进步。但是,受到技术条件和生产成本的制约,注塑制品质量控制技术的发展仍然相对滞后,自动化程度不高。在我国工业体系从人力密集型向技术密集型转变的大背景下,传统的以人工为主的质量控制方式暴露出越来越多的问题,终将成为制约注塑成型过程发展的技术瓶颈。为此,本文从基于计算机视觉的注塑制品质量检测问题入手,力求通过产品质量信息的自动获取,为进一步实现产品质量控制自动化提供准确、全面和丰富的信息支持。基于上述考虑,本文对注塑制品计算机视觉检测中的若干关键技术进行了研究探索：(1)分析并研究了通过现场调研和查阅文献获得的注塑过程生产工艺信息,结合过程特性初步完成了注塑制品计算机视觉检测实验系统的设计及相关软硬件平台的开发和建立：(2)分析并研究了注塑制品图像预处理问题,在总结前人工作的基础上,提出了一种新的区域自适应中值滤波器,不仅能够有效滤除制品图像中混入的噪声,而且拥有更为出色的制品图像边缘细节保护能力,为后续缺陷检测及缺陷特征提取奠定了坚实的基础。(3)分析并研究了注塑制品的形状表示问题,首先提出了一种改进的形态学骨架曲线提取算法,确保了骨架曲线的中轴性和连通性,之后进一步针对所提取出的骨架曲线的简化问题进行了研究,在准确描述制品主要形状结构特征的同时,最大程度地压缩了数据,从而为高效实地现注塑制品形状表示、描述及重构铺平了道路,为后续的形状缺陷分析和缺陷成因诊断提供了详实、可靠的数据支持。(4)分析并研究了注塑制品表面缺陷检测问题,提出了一种改进的形态学边缘检测算法。新算法一方面通过采用新的自适应结构元素,提高了形态学运算对复杂多变的边缘细节的适应能力,另一方面将形态学梯度信息与边缘方向信息相结合,进一步改善了算法从形态学梯度图像中分离、定位边缘的能力,从而准确、细致的提取出表面缺陷的边缘,为基于边缘的注塑制品表面缺陷检测提供了一种有效的工具。(5)分析并研究了注塑制品表面缺陷特征提取问题。结合注塑制品表面缺陷的特点,将常见缺陷分为孤立斑状、线状缺陷和纹理状缺陷两个大类。以兼具旋转、尺度、平移等几何不变性的复合不变矩特征来描述制品表面的孤立斑状、线状缺陷；而采用本文提出的改进的基于Ridgelet变换的旋转不变纹理特征提取方法来提取纹理状缺陷的特征,从而为表面缺陷分类分析问题提供了准确、可靠的数据支持。最后,在总结全文的基础上,本文还对注塑制品质量检测和质量控制领域未来的研究重点和热点问题进行了展望。