轴类零件是机械制造业最常见的零件之一,主要应用于轴承、车轮或齿轮中间,用来连接各部分零件,它的各种参数的精度影响着机械的使用年限以及运行的效率,提高其精度不仅可以改善机械产品的质量,而且能够减少能源消耗,降低对环境污染的影响。本文采用了机器视觉检测技术,获取轴类零件的成像信息,运用图像预处理技术去除图像噪声,从而得到轴类零件准确的图像信息,然后根据检测任务需求,设计不同的算法,完成项目要求。本论文主要研究内容如下:⑴分析视觉检测系统的通用模式,搭建实验硬件平台,研究轴类零件待测参数的特征;⑵根据待测参数的特征,选用双远心镜头,解决成像有畸变、图像不清晰的问题;选择背向打光的方式,提取待测零件的轮廓特征,获取轴类零件完整的边缘信息;⑶针对细长轴零件轴向长度较大,单次成像效果较差的问题,采用了轴类零件固定,单相机运动的布局模式,通过多工位进行图像拍摄,然后将各个工位的图像进行拼接,从而获得完整的零件图像;⑷使用Halcon进行软件算法的编写,使用C++Builder进行用户界面的编写,完成了软件的设计,其中包括轴类零件类型的设置、轴参数的设定、影像测量、形位测量、数据保存等功能。⑸提出了一种基于定位的图像拼接算法,提高了轴类零件检测系统中各工位图像的拼接效率。在完成以上研究后,对轴类零件检测系统进行测试,根据测量的轴直径、直倒角、螺纹等数据,分析系统的检测精度、效率,达到了检测任务的要求。