金刚石切割线是一种重要的高精度切割的基础耗材,它是通过在金属基材线上附着金刚石颗粒后得到的,基材线径一般为几十个微米,金刚石颗粒大小一般为几个微米。由于尺寸小,生产环节复杂,其质量控制一般采用人工抽检的方式来进行,但是,人工检测抽检存在误检率高,检测精度低等问题,且做不到全检,其质量把控能力一般。本文提出了基于机器视觉的检测方法,构建金刚石切割线的检测系统,解决金刚石切割线的检测问题。金刚石切割线粗细、颗粒大小、颗粒分布越均匀、越符合其密度要求,其切割物体的效果和质量就越好,这些也是评价金刚石切割线质量的重要依据。针对上述检测问题,本文提出了基于机器视觉的金刚石切割线检测方案,论文的主要研究内容如下:1、根据研究对象属性设计合理的打光与成像系统,确定相机、光源、镜头等所需要的参数,通过不同照明方式的对比,选择合适的照明方式等,选择出适合本课题的成像系统,对图像进行采集,保证获取高质量的金刚石切割线图像,为检测系统选择合适的软件平台。2、研究基于同态滤波处理方法和边缘填充相结合的方法,消除了光照不均匀度,将干扰的高频信号转变为中低频信号,用最大类间方差法对图像进行二值化处理,在背景估计的基础上,有效的消除了背景的不均匀性,实现了圆柱形不均匀亮度表面图像的自适应分割。3、提出了自行标记的八连通域方法和改进的分水岭分割方法,与形态学处理相融合,使用形态学重建,标记计算,分水岭算法和区域合并,有效抑制了传统分水岭方法的过分割问题,提高了八连通域标记的速度和准确度,通过形态学开闭运算以及自适应标记提取后,提高了分割效果。通过实验验证了该方法的可行性,保证了后续颗粒计数和颗粒基础参数提取的准确性。4、在上述基础上,对金刚石切割线的参数进行测量,包括面积、周长、密度等。根据运动速度与曝光时间完成粒径的测量,使用链码计算法计算颗粒周长,像素计数方法测量面积测量面积,核密度估计法测量密度。根据参数可得金刚石切割线颗粒的缺陷情况,最后用向量机分类结合主成分分析法根据颗粒的大小和周长参数对缺陷进行分类,研究颗粒分布特性、团聚、过密、上砂不稳、少砂等情况的检测,实现质量分析。通过上述研究,为金刚石切割线缺陷的检测提供了一条可行的高效检测路径,并期望将该检测技术应用到金刚石切割线的检测过程中,实现金刚石切割线的在线质量检测。