随着工业化的快速发展、私家车的普及,车辆本身的性能安全已成为人们追求的目标。发动机是汽车最关键的零部件,发动机的质量对汽车的整体质量起决定作用,而缸体密封性的好坏对发动机的质量起决定性作用,进而影响汽车整体的安全性;在整个发动机缸体涂胶系统中,摄像机标定又是发动机涂胶系统中关键的一环,通过对相机进行标定可以消除图像畸变,进而使得胶线的检测更加准确。本课题对基于工艺安全的汽车发动机缸体涂胶检测系统中的摄像机标定方法进行了设计与研究,摄像机标定的稳定性与标定精度是机器视觉系统成功应用到自动化生产领域的关键环节。本文主要对摄像机标定方面的相关内容进行研究。首先对基于灰度图像角点检测中的两种算法:经典SUSAN算法与Harris算法原理进行介绍,通过实验对比,选择适合本文角点检测的算法。其次,对于摄像机标定中用到的标定模板角点提取方面,重点研究了Harris算法,并在此基础上进行优化;首先对图像初始角点的筛选通过FAST算法实现,然后利用Harris自适应阈值方法对筛选角点进行二次筛选,以二次筛选的角点为初始值进行迭代运算可得到亚像素级角点,实验结果表明优化后的Harris算法提取角点的速度与效率都得到了提高。最后为验证本文算法有助于提高摄像机的标定精度,本文采用基于移动平面模板的标定法进行摄像机标定,首先采用Heikkila模型求取摄像机的径向畸变系数与切向畸变系数,然后利用LM算法对求解参数进行优化,得出最终解;将本文标定结果与Matlab标定工具箱标定结果对比,得出采用本文方法进行摄像机标定的标定精度更高。标定实验完成后,本文对实验室条件下的测试涂胶零件的涂胶质量检测进行实验,实验结果表明涂胶测试软件可准确检测出测试零件的胶线有无、是否存在断胶以及宽胶。