机器视觉检测技术是一种新兴的非接触式无损检测方法，它综合了光源照明、光学成像、图像处理、软件和人机接口等技术，能够提高生产的柔性和自动化程度，近几年在国内外各领域都有广泛的应用及发展。　　本课题以马口铁金属罐盖为对象，研究了基于机器视觉技术的金属罐盖在线检测方法，并在此基础上设计了一种金属罐盖在线缺陷检测系统，从而改善目前主要依靠人工方法检测存在的效率低、精度差、成本高等缺点。本系统的主要研究工作分为以下几点:　　1、设计了一种明暗场相结合的照明方案。照明方案是系统的重要组成部分，对于罐盖来说，不同产品的形状、金属纹理及涂料反光特性差别较大，所以要考虑到光源的均匀性、照射角度及强度。明暗场相结合的照明方案能够更好地突出区域特征及缺陷的突变特征便于后期图像处理。　　2、提出了一种罐盖图像处理算法。主要运用了模板匹配，偏差模型以及多ROI分别检测的手段，在罐盖的外缘部分运用了极坐标展开并设计了相应的滤波器，使罐盖检测效果更准确、稳定。　　3、完成了硬件系统设计。针对检测需求和现场状况完成了对工业相机、镜头的选型，照明光源、控制电路、剔除装置等的设计与制作，保障了各模块的有序稳定运行。　　4、开发了系统软件。在需求分析的基础上，针对C++语言面向对象的特点，构建了软件系统，封装了界面及相关功能类。该软件提供了人机界面，方便用户的操作及维护;完成了对工业相机的控制，实现了图片的实时获取;集成了图像处理算法，实现了对罐盖图片的处理;定义了信号输出接口，控制了系统的剔除装置和相关指示。　　本系统已应用于工业现场，经测试，可以高速准确的检测盖面变形、无胶、污点和划痕等缺陷，效率高、成本低、无污染，具有很强的现实意义。