锥体零件是某企业火工品生产中的关键零件，其表面缺陷严重影响军工产品的质量。长期以来锥体零件的表面缺陷检测依赖人工完成，检测存在质量一致性差和检测效率低下的问题，因此检测手段急需改善，以缓解锥体零件的快速加工与低速检测之间的矛盾。本文基于计算机视觉技术，研究锥体零件的表面缺陷检测的数字图像处理算法，通过该算法达到识别锥体零件表面缺陷的目的。 (1)设计了用于检测锥体零件缺陷的数字图像硬件系统，包括光学系统、CCD相机以及图像采集卡等。对不同种类的光源作了理论性和实验性的研究，在此基础上选择了先进的莲蓬型红色LED光源作为检测光源，对凸现污渍、锈斑、凹坑缺陷有比较好的效果。 (2)对锥体零件表面存在缺陷类型做了实验性的研究，分析缺陷类型的成因以及缺陷类型的几何特征、灰度特征，并做出区别缺陷的定义。 (3)针对锈斑、污渍、凹坑这三种缺陷，在深入研究其灰度特征的基础上，分别提出了识别缺陷算法，算法对面积不小于0.0036mm2的锈斑、污渍、凹坑进行自动识别，可以满足实际检测的要求。 (4)采用MATLAB软件编制图像处理、图像分析和图像特征提取的一系列算法程序，并进行了实验验证。 本课题是应用计算机视觉技术在锥体零件的检测方面做出的探索与尝试，为以后专家检测系统的研制打下了基础。