微通道扁管是一种承载新型环保制冷剂的管道零部件,在空调系统上的应用越来越多。但由于其生产难度大,在生产过程中容易造成扁管表面形成凹坑、孔洞等缺陷,使其性能劣化,所以对扁管表面进行缺陷检测是十分必要的。目前,国内大多厂商沿用传统的人工检测方式,存在着效率低下、稳定性差等弊端。针对以上问题,设计了一种基于机器视觉的微通道扁管表面缺陷在线检测系统,实现对扁管多种典型缺陷的在线检测并能自动剔除不良品。主要研究内容为:（1）结合扁管生产工艺、表面质量控制指标、目标缺陷和系统技术要求,提出系统总体方案,包括传动控制、图像采集和图像检测三大模块,并讨论了所提方案的关键技术。（2）对系统传动控制和图像采集模块的结构部分进行分析设计,建立不同状态下的扁管运动模型,推导计算部分关键参数的约束条件和设定值,并设计下位机控制程序;针对扁管成像模糊的问题,建立相关成像模型来探究提高图像质量的方法,并设计选型了合适的相机、镜头、光源及照明方式。（3）设计了扁管上下表面和左右表面典型缺陷检测算法,通过仿射变换和区域提取方法获得感兴趣区域,并采用灰度直方图统计和自动阈值分割方法来提取上下表面缺陷区域;通过分析连通域的灰度、几何形状特征来定位左右表面的缺陷;提出了一种基于垂直投影直方图曲率峰值查找的检测方法,实现了对丝槽缺陷特征的提取和定位。（4）对所搭建的工程样机设计测试实验来验证系统的检测性能、检测实时性和通用性,实验数据证实系统能达到预期性能指标。