近年来基于机器视觉的检测技术逐渐成为一种新兴的应用学科,被越来越多的应用到在线检测过程中,实现高速准确的检测,很大幅度的提高了产品检测的速度和可靠性,降低了生产成本。工件检测系统首先获取目标图像,然后经过图像预处理后提取图像特征,最后通过工件图像和模板图像进行比较对工件进行合格品与非合格品的分选处理。本文针对工件在线检测的特点,对基于机器视觉的工件在线检测系统进行了深入的探讨和研究。本文以螺钉为例,讨论了图像模板匹配在工件检测中的应用,并利用Microsoft提供的MFC类库,在VC++6.0环境下结合图像处理技术构建了一个实验系统。本文的主要工作包括:1、根据系统设计要求,深入分析和研究了螺钉在线检测系统的工作原理和软硬件构成。2、本文结合工件图像的自身特点设计了检测中所用到的图像处理算法,包括图像增强,阈值分割、边缘检测和模板匹配等。3、提取方向码和边缘不变矩为特征,改进算法,实现模板匹配。实验结果表明,本实验系统可以准确的筛选工件,提高了检测的速度和精度,并且可以应用到其他图像识别领域。