在工业产品领域,通过计算机图像处理技术,可以改善传统人工检测所存在的劳动强度大、工作效率低、成本高等问题。但是在汽车继电器方面,图像检测技术尚未普及。继电器外观代表着产品的身份标示,可用于继电器的识别分类,其检测过程是产品出厂前必不可少的一道重要工序。本文通过调研国内外产品检测领域的最新研究成果和进展,分析不同应用场合的图像检测系统,借鉴运用到继电器产品的外观检测。本系统的主要研究内容包括图像预处理、边缘检测和图像识别四个部分。(一)图像预处理。由于环境的不同,导致采集到的外观图像带有噪声干扰和光照不均匀等情况,因此需要进行图像数据的预处理,包括滤波除噪、灰度均衡化和图像增强,从而改善继电器外观图像的质量,提高清晰度,再利用二值化转换成只有黑白两个色素的外观图像,便于特征信息的检测。(二)边缘检测。目的是对继电器产品外观上的标示区域进行轮廓提取。在Canny检测方法的基础上,利用数据预处理消除噪点影响,利用形态学处理对边缘进行增强,在达到去除伪边缘的同时,保留的真正轮廓边缘线条粗而清晰。(三)图像识别。识别继电器产品的标示。对外观图像进行数学形态学处理,得到连通的矩形产品标示区域,从图像中检索矩形轮廓并作上标记,分割产品标示区域并保存,采用基于SIFT特征点的匹配算法,对产品标示进行匹配识别。本文在Open CV库代码简洁、高效和最优化的基础上,利用Windows系统下Visual Studio 2010为软件开发平台。通过实验测试,具有较好的识别效果,能够满足继电器外观检测的要求,也为今后的其他产品检测提供了一定的参考价值。