注塑制品在日常生活种扮演了十分重要的角色,而对其表面缺陷检测的要求也越来越高。目前主要以人工检测为主,但检测效果并不稳定。机器视觉检测相对于前者具有快速、稳定、无接触、应用范围广等明显优势,在表面缺陷检测领域中越来越受到重视。但注塑工件形状不规则,且表面常有高反光现象,所以目前还没有较好的解决方案。本文以注塑工件为研究对象,通过设计特定的光源系统、运动系统、单目视觉系统以及检测算法等,实现对其表面缺陷的准确检测。通过分析表面缺陷的类型和特征,设计针对不同种类注塑工件的视觉检测平台,消除工件表面产生的高反光现象,同时针对采集的图像中不均匀光照现象进行了分析并将其校正,然后对其表面缺陷进行了分割标记,实现了缺陷的二维检测。最后对注塑工件的三维重建,进而对缺陷进行三维定位。本文的主要工作如下:1.分析了注塑工件常见的表面缺陷及其检测要求,并针对不同种类的注塑工件设计了相对应的检测平台。对于柱状工件,设计了旋转型高反光注塑工件检测平台,实现柱状工件侧表面的全向检测,并且实现了消除工件表面产生的镜面反射。对于片状工件,设计了一种翻转型全自动注塑工件检测平台,实现了从进料、翻转到缺陷检测、工件分拣的全过程,并且可以与流水线对接,实现注塑工件从生产到检测的全自动流程。2.利用检测平台对注塑工件进行图像采集,针对高反光消除后的光照不均图像进行预处理,并提出了一种基于行像素灰度校正系数的算法来消除不均匀光照现象。分析了缺陷边缘检测、缺陷图像分割的常用算法,提出了基于二次定位的阈值图像分割算法,该算法能够对注塑工件表面的顶白、异色点等缺陷进行准确检测和定位,并通过实验验证了其工程使用价值。3.考虑到三维信息对注塑工件的缺陷检测的重要性,研究了针对注塑工件的三维重建方法。首先介绍了不同的特征提取算法,确定了使用SIFT算法提取特征,提出了基于二重约束条件的特征匹配算法。然后使用SFM算法得到稀疏点云,最后利用CMVS和PMVS实现了稠密点云重建。本文的工作通过硬件方式消除了注塑工件表面的高反光现象,设计算法解决了采集的图像中光照不均现象,并实现了工件表面缺陷的准确检测,最后对工件进行了三维重建,实现了初步的缺陷三维定位。