视觉检测技术是四十年来发展起来的一门新兴的计算机科学和技术,并且已经在人类生活和生产的各个领域得到了广泛的应用,尤其在工业检测中的应用尤为普遍。针对于传统人工肉眼检测效率低、结果不稳定等缺点,本论文利用视觉检测技术,通过图像处理的方法对橡胶栓的表面质量进行检测,全文分为以下几部分:第一章首先提出了该课题的研究背景和研究意义,然后分析了国内外对于视觉检测技术的发展和应用情况,并研究了本检测系统的系统结构和工作原理,提出了本论文的主要内容,对研究的对象做了说明。第二章先研究了CCD成像的基本原理和CCD摄像机的选取,然后在此基础上,分析如何用软件的方法将图像捕获到计算机内存中。该章主要对比了VFW和DirectShow实现图像捕获的原理和优缺点,并重点研究VFW编程的方法。同时,也分析了全方位外形检测的原理。第三章根据捕获的橡胶栓图像的特点,对其进行图像预处理,主要包括灰度变换、阈值分割、逻辑运算、滤波等方法。论文对所用到的图像预处理的方法都进行了详细的分析,并给出了它们的算法框图或部分源代码,也对比了各种方法处理前后的效果。最后以几种典型橡胶栓图像为例,对图像预处理的效果进行实验。第四章利用预处理后的图像,分别利用橡胶栓的角点信息和最小距离匹配原理对图像进行自动倾斜校正。该章详细研究了两种方法的原理和实现过程,并对这两种方法做了对比分析和实验研究。第五章针对倾斜校正后的橡胶栓图像,研究如何进行橡胶栓表面质量判定。首先研究了基于图像匹配率的判定方法,利用图像的整体匹配率和长宽比匹配率进行表面质量判定;然后对图像中的表面缺陷进行区域标记,并详细分析了表面缺陷区域面积的计算方法,再利用最大缺陷区域面积比例来判定橡胶栓表面质量。最后,综合使用两种方法对几种典型橡胶栓的表面质量进行判定实验。第六章是总结与展望,主要总结了本论文的主要工作,并对将来的工作做了展望。