本课题所研究的薄形组合件自适应识别系统，运用机器视觉检测技术、光学成像技术和CCD电子摄像技术，通过图像处理和分析实现对薄型组合件装配过程的检测，有效地解决了装配过程中出现的多装、漏装和安装次序错误等问题。该检测系统在宁波某机械公司得以应用，满足了工厂各项检测精度的要求。 本文详细介绍了薄形组合件自适应识别系统；阐明了图像的分通道自动采集过程，以及对采集到的原始图像所进行的预处理方法。通过采用哈夫变换去除伪边缘点的方法，有效地解决了识别区域的定位问题。针对装配零件(主要是垫片)薄、小导致图像信息少、识别难度大，以及材质不一导致采集到的组合件图像亮度波动等问题，提出了使用最佳阈值迭代法和使用种子填充的图像串行分割技术，自适应地找出最佳阂值，使垫片和背景分离，从而提取垫片数目信息。在识别系统利用提取图像特征进行决策时，采用基于最小错误率的贝叶斯决策分类器进行判断决策。 本课题在Windows2000系统上开发实现了图像处理及分析系统，完成了预期的目标，各项功能都满足了精度要求，软件的稳定性也得到了测试。