随着我国智能制造2025的进一步到来,机器视觉技术越来越多的应用到汽车钣金件检测中,汽车钣金件作为车辆的重要组成零件,质量的优劣和好坏对于钣金件检测的重要性不言而喻,由于钣金件在生产和加工的过程中,产量极大,而且绝大多数钣金件的检测都以人工目标识别为主,传统的检测方法已经无法完全满足现代化工业的检测需求,机器视觉作为一种新兴的检测手段,可以做到无损、快速的检测,越来越受到研究人员的关注和研究。本文将钣金件作为主要的研究对象,通过机器视觉技术的使用,对表面缺陷进行检测,并设计了一套用户交互检测系统,主要内容如下:1、首先搭建了该检测系统的硬件装置,主要对工业相机、镜头和光源进行选型,得到了一套成本适中且能够满足钣金件检测的硬件设备。在软件方面,利用Halcon软件设计检测算法,在VS2019上利用C#语言编写用户交互界面系统,研究了Halcon中的算子与C#开发的软件系统的语言兼容性问题,保证了系统的可用性。2、主要对钣金件的划痕缺陷和污斑缺陷进行研究,首先利用图像滤波算法对钣金件表面进行去噪处理,对于划痕缺陷,为了减少表面反光对检测带来的影响,采用改进的扩散算法和图像差分算法进行缺陷提取,对提取的缺陷使用腐蚀膨胀运算去掉噪点的影响;对于污斑缺陷,使用局部自适应阈值分割算法进行检测。根据检测结果表明该方法是有效且切实可行的。3、使用C#语言编写用户交互界面系统,为了解决图像采集和图像检测不能同时进行操作的问题,使用线程池技术对该软件系统进行了改进,通过实验验证可知该软件系统足够稳定,具有良好的实用价值。