冷水水表作为居民日常用水的主要量具,根据中华人民共和国《冷水水表检定规程》水表在出厂前必须被强制检定。目前我国水表检定主要还是依靠人工,自动化程度不高,检测效率低下。为了提高水表检定的自动化程度,提高检测效率和精度,受企业委托,研制一条基于视觉的全自动化水表检定生产线。本文主要完成检定生产线整体方案设计,水表流量视觉检定算法设计、印刷缺陷检测算法设计、水表字轮零位检测算法设计,并在此基础上,开发了水表视觉检测软件系统。论文主要内容如下:1.水表检定生产线整体方案设计。包含生产线布局设计、水表自动检定方案设计、视觉引导机械手的水表上下料系统的硬件选型、视觉检定系统硬件选型。2.为了获取水表在图像中的位姿,本文设计了一种由粗到精的水表定位算法。首先利用水表的颜色特征实现水表粗定位,然后基于归一化梯度内积相似性匹配算法实现水表精定位。实验结果表明该算法不仅能够实现快速匹配,同时还不受阴影、遮挡、噪声等外在因素影响。3.为了将水表的图像坐标转换到机器人坐标系的坐标,首先推导了眼在手外模型AX=XB公式,然后采用基于改进的矩阵直积法求得手眼转换矩阵。经实验测试本文的手眼系统重复定位最大误差为1.106mm,平均误差为0.874mm,满足1.5mm定位精度要求。4.提出了一种基于视觉的水表指针读数算法。首先采用迭代最小二乘法确定指针的回转中心,然后结合Shi-Tomas角点检测算法和针尖点到圆心的距离特征得到候选针尖点,接着求扩大后的同心圆与指针外轮廓交点的中心点,根据圆心、中心点、针尖点三点位于同一直线这个准则得到精确的指针针尖点。计算指针回转中心与指针尖点的连线与图像水平线之间的夹角。求出通水前后两张图像相对应指针位的角度差,将高位指针的角度差换算到最低位指针转动的总角度差,最后根据水表指针的角度和过水升数关系求得水表读数。设计的迭代最小二乘法在存在气泡干扰时,依然能够精确确定回转中心的位置。采用角度法求水表过水示数,避免了因为水表各级指针装配的误差而造成的识别误差,有效地提高了检测精度。经3个月的现场生产测试,算法的检定正确率为99.7%。5.设计了一种基于印刷模板比对的检测算法。将不同光照条件下的印刷合格的水表图像经过对齐后,合成为一个标准均值图像和偏差图像。实际检测时,通过比对实时图像与模板之间的差异实现印刷缺陷的检测。生产实践表明该算法可以可靠地检测水表面的印刷缺陷。6.设计了一种基于卷积神经网络（CNN）的水表字轮零位检测算法。由于机械传动件的间隙,容易导致水表计数轮零位出现半字符（即“9”字符下脚和“0”字符同时出现）,在字轮零位检测时误检率较高。为了解决这个问题,本文自制了水表字轮数字图像数据集,基于改进的lenet-5网络模型搭建并训练适用于印刷体数字的深度学习检测模型。实验结果表明该检测模型的检测精度可达98.5%。7.基于以上的研究成果,开发了一套水表视觉检测软件系统。将本文开发的软件系统应用于水表流量称重式检定台。经生产实践表明该系统的精度和效率达到了生产要求。