自动化视觉检测已经成为现代计算机集成制造系统中极其重要的组成部分。在生产制造中,涉及到各种各样的检验、生产监视及零件识别应用,视觉检测往往是不可缺少的环节。计算机的快速性、可重复性,与人眼视觉的高度智能化和抽象能力相结合,由此,机器视觉技术就相应产生了。机器视觉系统一般采用CCD或CMOS照相机摄取检测图象并转化为数字信号,再采用先进的计算机硬件与软件技术对图象数字信号进行处理,从而得到所需要的各种目标图象特征值,并由此实现零件识别或缺陷检测等多种功能。然后再根据其结果显示图象,输出数据,由反馈信息引导执行机构完成位置调整,好坏筛选等自动化流程。课题研究中,在设计的试验平台上,通过摄像头和SDK开发包对零件进行实时图像采集,并将其存入开辟的数据缓冲区内;由设计的图形处理模块对缓冲区内的数据采用各种算法进行分析处理,形成研究中感兴趣的重要图像;调用图像识别判断模块,主要提取了零件的周长,面积,惯性矩,傅立叶描绘子等形状特征参数,根据定义的识别函数,并结合图像数据库,进行零件识别或缺陷检测。课题主要使用的开发平台为VC++6.0。系统集成了图像处理和分析的常用算法,包括图像的几何操作,图像的增强操作,图像的边缘检测算法、图像区域分割、图像的形状参数提取等;并在此基础上实现了实验环境下零件颜色识别,形状识别和缺陷检测等功能。