随着冲压生产线自动化要求的提高,能否实现产品的自动检测成为评判其自动化程度的一个重要指标。然而,目前冲压产品的缺陷检测还停留在人目检测的阶段,效率低、稳定性差、成本高的人目检测严重制约了冲压生产线的自动化进程。机器视觉检测技术作为一种新型的无损检测技术,因具备高效、稳定、精确、柔性高等特点而逐渐在工业生产的检测领域得到推广,也为冲压产品的表面缺陷检测提供新思路。但是,目前机器视觉检测技术在冲压产品的表面缺陷检测领域的应用普遍局限在单一大平面类产品上,对于具有复杂表面特征以及曲面特征的冲压产品的应用并不广泛。所以,本文以曲面冲压件为检测对象,研究开发一套基于机器视觉的冲压产品表面缺陷检测系统。本文针对曲面类冲压产品的表面缺陷类别及检测要求,对机器视觉检测系统做了以下研究工作：1、为了满足检测精度要求,本文通过分析曲面冲压件的表面缺陷形成机理及形貌,对各类缺陷进行特征描述并对其表面缺陷进行合理划分,分别为：破裂、划痕、压痕,继而明确了系统的检测指标。从检测指标和系统性能要求出发,设计了检测系统的总体结构,完成对相机和光学镜头、光源的选型并对检测系统的相关参数进行校核：理论检测精度为0.15mm。2、为了解决曲面缺陷光照不均、图像对比度低问题,本文根据缺陷形貌分析和表面光反射特性,分别设计了不同缺陷的最佳照明方案；3、为解决曲面缺陷分割存在的问题,本文通过对几种缺陷图像的分析,设计了基于HALCON的图像处理算法流程。针对破裂缺陷图像存在不可避免的结构阴影干扰问题,本文采用了交互式ROI构建及基于灰度值亚像素精度匹配的图像差减法分割方案,能稳定的排除干扰,完整分割破裂缺陷区域；针对划痕图像存在的干扰问题,本文先采用反锐化掩模增强,然后通过与传统分割方法的对比,提出局部动态阂值分割方案,能实现较稳定的分割效果；4、针对检测缺陷的判别问题,选择缺陷区域的圆度、紧密度、偏心率以及欧几里得长度等形状特征作为分类的依据,提出基于多形状特征的缺陷分类方法；5、针对传统缺陷特征测量方法的不足,本文探讨了冲压表面缺陷特征的单相机视觉测量技术。采用HALCON的相机标定方法,快速获取图像坐标与世界三维坐标的对应关系,并实现缺陷特征的精确测量；6、根据检测算法,设计了系统软件的检测流程以及系统总体框架。利用HALCON与VC++进行联合编程开发,设计系统软件的人机友好界面,实现各类缺陷检测模块的调试、检测以及缺陷信息保存输出功能。结果表明,此方法可以提高系统开发的效率,缩短开发周期。测试结果表明：本系统具有一定的检测效率和检测稳定性。本文的创新点在于提出了曲面类冲压产品的机器视觉检测方案,为复杂冲压产品的机器视觉检测技术的应用提供思路。