在我国一直以来依靠人工的方法对装配工艺孔数目和位置进行检测，如今这种传统的检测手段已经无法满足生产柔性和自动化程度的需求。基于计算机视觉检测(AVI)技术在检测系统的智能化、柔性、快速性等方面较接触式检测方法具有更大的优越性。因此，开发基于图像处理的装配工艺孔自动检测系统具有很大的实际意义。本文针对工业现场对纵梁装配工艺孔检测_的具体要求，设计了一套基于机器视觉的纵、梁装配工艺孔自动检测系统。本文首先介绍了机器视觉的发展、现状、新趋势以及在各方面的应用。介绍了利用机器视觉对纵梁装配工艺孔检测的一般方法和系统硬件和软件构成。在硬件上，选用了能自适应调整光强的环形冷光源；设计一个自动化的传感器控制装置，检测汽车纵梁的到来。在软件上，详细论述和比较了图像处理和分析所用到的图像去噪、边缘检测、图像复原、图像拼接、特征提取以及模式识别等多种算法，在总结现有的算法的基础上，对其不足进行了改进，根据纵梁装配工艺孔图像的实际情况采用了一些实用有效的算法。为了在滤除图像脉冲噪声的同时能很好地保持图像的细节，提出了新的基于噪声点检测的脉冲噪声滤波算法。研究了纵梁装配工艺孔的轮廓提取与边缘加强，提出了针对装配工艺孔图像快速边缘检测的改进Roberts算法，取得了良好的快速性和较好的检测效果。仔细分析了匀速直线运动模糊图像，提出了维纳滤波的图像复原方法。 本文针对检测系统在一定分辨率的情况下，CCD摄像机一次检测的范围受到限制，影响检测速度的问题，提出在检测系统中添加图像拼接技术。本文详细叙述了数字图像拼接的全部过程。重点阐述了特征点提取和匹配、图像间点变换的估计和图像融合这三项图像拼接过程中的关键技术。针对特征点提取和匹配采用了Harris角检测算子和特征点邻域灰度互相关法；针对图像间点变换的估计，采用了LM算法；对于图像融合，使用了多分辨率样条法进行颜色过渡，有效地进行了图像的平滑拼接。 利用VC++作为平台，开发了一套图像处理及识别软件系统，对图像进行特征提取和特征比较，自动检测出装配孔数目、直径和位置，最终可以实现对不合格纵梁的自动标记和分拣。 本文所设计的自动检测系统，较好的满足了生产的实际需要。实验证明，计算机检测具有更强的可行性和准确性，并取得比较满意的效果。