计算机技术的飞速发展促进了电子工业生产规模的迅速扩大，随之对产品质量检测的准确性、实时性和鲁棒性提出了更高的要求。近年来，机器视觉以其非接触性、速度快、准确性高、鲁棒性好、成本低等优点被广泛应用在工业检测、包装业、印刷业、农业、智能交通等各个行业。晶体振荡器是电子产业中必不可少的元器件之一，晶振在装配过程中容易出现缺失、倾斜和安装倒置等问题严重影响了生产线的正常运行。论文以晶振装配正确性在线自动检测为研究对象，依托于机器视觉理论，构建了晶振装配生产线上的视觉检测系统。系统分为硬件和软件两部分，硬件部分由相机、PC以及光源等组成；在VC++6.0平台上，软件部分给出了晶振缺失识别、倾斜校正和正反识别的算法实现，并且实现了数据的存储、显示以及报警功能。 本文在晶振缺失识别中，提出了基于两个判别条件的行扫描法，两个判别条件分别为灰度和形状，第二个条件的加入主要用于去除由于光照不均匀造成的图像边缘暗斑的干扰；倾斜校正部分，利用晶振的边缘特征，提出首先用Canny算子得到晶振的单像素边缘图，然后用Hough变换找出直线度最好的一条，最后在原图上作相应角度的旋转；晶振正反识别用模板匹配的方法实现，实现过程中采用先二值化，再进行匹配计算，这样既减少了运算量，又增加了正放和反放匹配结果的对比程度。