O型密封圈作为汽车发动机上最常用的密封器件,在发动机的气密性方面起着非常重要的作用。O型密封圈不仅密封性能好、安装使用方便,而且还具有结构简单、成本低廉等优点,其质量好坏也直接影响了发动机的正常工作。因此,如何保障O型密封圈的出厂质量是十分重要的。在我国目前有上千家O型密封圈生产厂家,但是大部分中小企业的生产厂家在对O型密封圈的质量检测还停留在人工检测上。当面临大规模的检测需求时,不仅耗时耗力,而且由于是接触式测量,检测精度并不高,还会受到质检人员主观因素的影响。针对国内O型密封圈质量检测方面存在的问题,本文研究了基于机器视觉的O型密封圈质量检测方法。该方法主要包括O型密封圈外径和线径的尺寸测量方法和O型密封圈表面毛刺缺陷检测方法。在尺寸测量方面,由于目前基于机器视觉下的O型密封圈尺寸测量算法主要是整像素级别的算法,具有测量精度低的缺点。为了提高O型密封圈尺寸测量的稳定性和精度,本文提出了一种基于三次样条插值的亚像素边缘检测算法对O型密封圈进行尺寸测量。在O型密封圈进行图像预处理过程中,选用自适应中值滤波对图像进行平滑处理,使用Otsu算法自适应确定图像二值化的阈值。在对O型密封圈边缘提取的过程中,通过实验将四种经典整像素边缘检测算法与本文的抗噪型数学形态学方法进行对比,确定选用抗噪型数学形态学对O型密封圈进行边缘提取,然后使用基于三次样条插值的亚像素边缘检测算法获得亚像素边缘轮廓,最后采用最小二乘法拟合出边缘曲线得到其内外径以及线径的尺寸。在边缘毛刺检测中,本文通过利用统计学思想并利用尺寸检测算法得出的数据对O型密封圈圆轮廓点进行扫描,并将圆心到边缘轮廓点的距离与尺寸检测算法得到的内外圆半径进行比较,通过设定相应的阈值判断O型密封圈边缘是否存在毛刺。本文在实验部分介绍了相机和像素的标定实验、三种尺寸测量算法的对比实验以及边缘毛刺检测实验。使用本文尺寸测量算法在与经典整像素边缘算法的对比实验中,实验数据表明本文算法的外径均方误差为0.00480mm,线径均方误差为0.00018mm。外径误差保持在±0.1mm以内,线径误差能保持在±0.015mm以内。相对于整像素算法,测量精度有了较大的提升。在对O型密封圈边缘毛刺缺陷检测的实验中,毛刺检测成功率达到90.83%,达到了算法的设计要求。