在铸件生产过程中,由于各种生产原因导致铸件自身会产生缺陷,铸件的缺陷检测目前主要还是通过人工识别来进行检测,但有的缺陷人工识别并不适用,比如隐裂等。但是通过吸附磁粉,荧光照射,可以使缺陷部位显示出来。由于光源是荧光,人眼长时间对荧光进行直视,会对人眼造成不可逆的损伤,因此开发出一套工业适用的精密铸件缺陷检测系统是非常符合工业需求的。本课题是应板齿生产厂家的实际需求,研发并设计一套板齿表面缺陷检测视觉系统。该系统能对厂家生产的板齿进行自动检测,并能自动保存有缺陷的板齿图片,以便后续人工的确认和系统改进。(1)根据需求完成板齿表面缺陷检测视觉系统的总体设计,主要包括缺陷识别的总体方案及技术实现,机器视觉硬件设备的选型,如相机、镜头、光源等,及软件部分的设计。(2)对图像进行板齿目标提取。对相机采回的图片进行图像预处理去除噪声,然后分别采用Blob分析以及模版匹配的方法对图像进行板齿目标提取,对比两种提取方法的提取效果,根据后续需求,最终决定采用模版匹配的方法对图像进行板齿目标提取。(3)实现对板齿表面缺陷的提取。在对板齿进行目标提取后,通过形态学处理,去除板齿外部轮廓,通过绘制ROI并结合模版匹配得到的坐标去除内部轮廓,去除内外部轮廓后对剩余部分进行线条提取,提取出线条后滤除长度非常小的线条,然后通过两种线条联合,使得干扰线条基本无法联合,而缺陷部分的线条可以联合,最后对联合后的线条进行特征提取,选取出缺陷部分的线条,完成对缺陷部分的提取。(4)使用VS开发工具进行编程,并与工业常用机器视觉软件Halcon进行联合,最终完成对板齿的缺陷检测视觉系统的开发,并在实验室对系统的准确性、检测精度和实时性进行测试。