模切件是指将原材料按照预先给定的形状进行裁切和精密加工而形成的零配件。随着电子消费品行业的飞速发展,对模切件的海量需求使得在生产过程中对模切件的质量控制显得尤为重要。传统的基于人工的缺陷离线抽检方法存在成本高昂、检测效率低下、参检率不足、易引入额外损坏等问题,因此,研发一种自动化的高精度在线模切件缺陷检测系统具有重要的工程应用价值。本论文针对模切件缺陷检测的自动化需求,以及对检测实时性、正确性、可回溯性的要求,研发了基于机器视觉的模切件缺陷检测系统软件。该系统与生产线衔接,采用高速线阵相机采集实时图像,实现了缺陷检测、实时检测信息推送、检测数据分析、历史检测数据回溯等功能。本系统软件主要包括在线检测软件、数据服务平台软件和远程监控软件三部分,其中在线检测软件负责缺陷检测任务的执行,支持从DXF格式文件获取待检工件的相关检测参数,并利用共享内存传输实时检测信息到数据服务平台。数据服务平台软件支持与在线检测软件和远程监控软件进行消息交互,能够响应远程请求,并负责推送实时检测信息到监控中心。远程监控软件支持对多个缺陷检测现场进行统一管理和配置,并可对接收到的实时检测信息进行显示、存储和分析。同时,本文还研发了模切件缺陷检测算法,并利用嵌入式GPU和CUDA编程特点实现了算法的并行优化,有效提升了算法的处理效率。系统测试结果表明,本系统实现了对模切件缺陷准确、高效的检测,并支持远程监控,可对检测数据进行回溯和分析,满足了功能要求;同时该系统的尺寸缺陷检测偏差不超过0.02mm,表面缺陷的检测精确率达到了 97%以上,并且能够保证每分钟8米的实时在线检测,满足了系统性能要求。