随着汽车行业的不断发展,车身整体与其零件的涂装工艺也得到了快速的发展,为了保证其零件良好的外观性与较长的使用寿命,需要对涂装汽车零件进行严格的质量检测,确保达到规定的质量水平线。涂装汽车零件表面的缺陷主要包括划痕、凸点、胶合、流挂等,缺陷的位置与大小均随机出现,并且检测精度要求较高,传统人工对汽车外覆涂装零件进行缺陷检测的过程中,存在着检测效率和检测准确率较低等问题。而随着机器视觉技术的不断发展,应用领域也越来越广泛,利用机器视觉检测代替人工检测,不仅能降低生产成本,还可以进一步提高检测效率与检测准确率。据此本论文设计了一种基于机器视觉的涂装缺陷检测系统,对涂装汽车零件表面的缺陷特征进行研究分析,并在Halcon与MATLAB中实现了相关检测算法的研究使用。主要研究内容如下所示:1)对检测系统的硬件平台进行搭建获取相应的图像信息。主要包括对机械传输结构的设计以及对图像采集系统中镜头、相机、光源等器件的对比选型。2)研究了针对图像背景噪声去除与图像光照不均匀两类问题的图像预处理方案。首先对图像背景噪声与图像光照不均匀问题出现的原因进行了硬件层面的分析与原理方面的介绍,针对背景噪声的去除以及平衡光照的不同特点提出了相应的解决方案。采用构建不同种类的频率域低通滤波器对背景噪声进行去除,针对图像光照不均匀提出基于同态滤波的图像预处理方法,实现了预先提出的图像预处理效果。3)对图像进行感兴趣区域的分割与缺陷提取算法进行研究。介绍了多种目标区域与非目标区域进行分割的算法,提出了一种亚像素边缘提取与自动阈值分割的算法对感兴趣区域分割。在表面缺陷提取算法进行研究时,根据其不同的缺陷特点相对应的提出相应缺陷检测算法。提出了基于灰度投影原理的一种灰度变化缺陷检测算法、基于形态学Blob的缺陷提取算法以及一种基于分水岭算法的优化方法,并对这些算法进行实际应用,验证了其算法的正确性与可靠性。4)对上位机人机交互界面进行设计。人机界面的交互软件由三部分组成,分别是由登陆界面、基于C#的.NET视觉系统框架及嵌套于框架内的基于Halcon缺陷检测算法的部分组合而成。在实现检测功能的基础之上,使得本系统具有良好的可操作性。本系统通过搭建实验平台并进行实际实验测试,试验结果表明此系统能快速、准确的识别提取涂装缺陷特征,平均单次识别时间为320ms,识别准确率为97%,相较于人工检测效率提高近40%,满足工业涂装缺陷检测的要求。