基于数字图像处理技术的检测技术以其独特的优势已经在国内外得到了广泛应用和深入研究,尤其在工业产品缺陷检测方面有着较大的应用前景。目前产品缺陷检测方法多为人工检测,这种传统的检测方法存在很多不足。因此,生产线产品缺陷在线自动检测系统的实现,对于提高生产效率、减少人工费用具有重要意义。图像处理算法是自动检测系统中的重要一环,因此,对其进行研究具有重要的意义和应用价值。本文在图像处理领域现有研究成果的基础之上,对弹簧卡箍零件的缺陷在线检测算法进行了研究。本论文的主要研究工作如下:研究了数字图像处理算法的实际应用和重要意义,对国内外学者对于Hough变换算法以及基于Hough变换的改进算法进行了研究和综合分析。重点研究了Hough变换算法和随机Hough变换算法的原理,并分别利用基于Hough变换和随机Hough变换的圆检测算法对弹簧卡箍实际拍摄的图片进行了形状和尺寸的检测,并对实验结果和数据进行了统计和分析。对随机Hough变换进行了多方面改进,包括共线的判断、距离的限制、梯度方向角的计算以及其他方面的改进,给出了改进后算法的流程图,并在MATLAB环境下实现了该算法,最后,对系统进行了误差分析。基于以上几点关键技术的研究,结合数字图像处理技术,完成了弹簧卡箍缺陷在线自动检测系统图像处理算法的实现,进行了实际检测试验。实验结果表明,改进后的算法在检测速度和精度方面相对原始算法有明显的优势。相对传统检测算法来说,本算法具有更高的检测速度、检测精度,并且具有较高的鲁棒性。