在当今时代,对于产品表面质量的要求越来越高,产品表面缺陷检测技术在生产过程中也显得日益重要。目前,视觉检测技术应用越来越成熟,逐渐成为表面检测技术的主流。据此,本文以具有反射表面的工件为研究对象,展开了研究工作,通过将反射表面缺陷识别出来,实现表面质量检测的目的。本文首先对国内外反射表面缺陷识别技术进行了综述,并在此基础上,研究了基于视觉检测的反射表面缺陷识别方法,同时对所涉及的表面图像缺陷提取、图像拼接及表面缺陷分类识别等技术进行了研究,开发了相应的系统软件,最后通过实验研究与分析,表明了本文所提出的方法能够有效的提取与识别出反射表面的缺陷。详细研究工作如下:首先,充分考虑了反射表面图像的噪声、背景纹理以及亮度不均的现象,提出了一种改进的基于本征模函数(Intrinsic Mode Function,简称IMF)的缺陷提取算法,通过将图像分解成一系列本征模函数,来抑制图像噪声、表面纹理及亮度不均对缺陷提取结果的影响,再采用边缘检测算子检测图像的边缘信息,最终通过边缘修复和图像填充操作,提取出完整的缺陷信息。仿真结果显示,该方法能够有效的提取表面缺陷。其次,对表面图像拼接方法进行了研究,提出了改进的SIFT图像拼接方法。此方法是以SIFT拼接方法为基础,通过建立匹配特征点连线向量的夹角和欧式距离直方图的方法去除错误的匹配特征点,根据提纯后的匹配特征点计算出准确的配准信息。最终,采用基于最佳缝合线的多分辨率融合完成图像的拼接。仿真结果显示,此方法能够准确、稳定完成图像的无缝拼接。再次,为了能够识别出从反射表面提取出的缺陷,详细研究了表面缺陷的特征参数,并提出了基于二叉树分类器的缺陷识别算法,通过关键的特征参数将缺陷识别出来;开发了实验平台的系统软件,能够实现运动平台的控制、图像的采集、表面图像拼接、手动缺陷检测以及自动缺陷检测等功能。最后,对本文算法进行系统实验研究与分析,通过实验平台采集到的图像,完成了缺陷提取算法、表面图像拼接算法以及缺陷识别算法的实验,实验结果显示:本文提出的算法切实可行。其中,图像拼接算法能够将反射表面图像准确、稳定地拼接成一幅无缝图像,图像特征点匹配正确率在95%以上;缺陷提取与识别算法能够准确识别出反射表面的缺陷。图48幅,表4个,参考文献52篇。