工业自动化是工业生产的福音,其使用设备代替人工劳动力,大大提高了企业的生产品质和生产效率。机器视觉技术在工业界有举足轻重的地位,本文基于机器视觉技术,针对图案特征复杂多样的麻将进行了分析和试验研究,开发了麻将识别、定位涂胶视觉系统,以及辅助麻将生产的着色工序与包装工序检测模块。本文主要工作如下:从项目实际出发,进行硬件选型与布局,从经济性和可行性角度选择合理的视觉系统硬件,其中主要硬件包括相机、镜头、光源等,并根据生产特点完成硬件安装及设备调试。对相机进行标定,分析讨论了相机模型、相机畸变以及坐标转换的相关知识,使用张正友标定法完成视觉系统标定。根据麻将图案生成轨迹,并对轨迹运动进行规划。从图像中获取麻将轮廓中心位置,利用图像预处理相关知识得到麻将轮廓的ROI区域,对麻将图案进行分析和骨架提取。通过对比多种细化算法的效果,选用Z-S算法和Rosenfeld算法作细化处理,并分别结合链码算法进行轨迹点规划排序的算法改进,得到麻将图案着色加工的有序点轨迹。通过颜色重印的方法使轨迹点附带对应的颜色号,以供数控系统选择不同颜色的针头进行加工。在加工过程中,麻将会出现随机的角度偏差,通过获得麻将外轮廓中心,轨迹点基于麻将中心把轨迹点作转换映射处理,以应对角度偏差问题,把轨迹点保存成文档供系统选用。分别使用模板匹配算法和YOLOv4算法对麻将进行识别,试验发现二者各存在优缺点。其中,模板匹配算法识别精度高,但识别耗时较长;YOLOv4算法识别速度快,但识别精度较低。在研究过程中,发现由于麻将的图案形状、颜色有异同点,依靠模板匹配算法难以保证识别准确率,出现严重的误匹配和漏匹配现象。为了满足项目要求,提出使用模板匹配加上几何特征筛选的方式对麻将进行识别分类,此方法能达到项目识别要求。将上述功能模块整合成软件,结合软硬件完成设备测试,测试结果发现,本文系统能达到项目要求,涂胶针头能按照麻将图案轨迹进行着色加工,加工耗时比原工序耗时快2秒,并节省了生产成本。