随着工业机器人、高精度数控机床和新能源汽车的应用日益广泛,对其关键零部件永磁电机的质量和性能提出了更高的要求。磁瓦的表面质量直接影响着永磁电机的使用性能,目前针对磁瓦表面缺陷的检测仍以人工目视检测为主,这制约了磁瓦的生产效率。本文基于视觉检测技术设计了磁瓦缺陷自动检测系统,提高了磁瓦缺陷的检测精度和检测效率。本文首先从工艺的角度对磁瓦表面缺陷的产生机理进行分析,总结了缺陷类型和对应的缺陷特征,为后续的缺陷检测奠定了基础。视觉检测系统的设计包括视觉硬件系统和软件算法,对于视觉硬件系统的设计包括硬件的选型、图像检测平台搭建、打光方式的设计和相机采集方式的确定;在视觉软件算法上的研究包括视觉算法开发环境的选择、相机标定的研究、图像预处理的研究、缺陷特征的处理分析和提取、检测程序的开发和上位机软件的设计。本文选取Halcon作为软件开发平台,并基于Visual Studio开发上位机软件。本文基于磁瓦抓取模块、运送模块、检测模块和翻转模块,设计了磁瓦实时检测机构、磁瓦验收检测机构和磁瓦缺陷检测实验装置。本文对设计的实验装置进行了理论研究、计算、选型和建模分析。本文以PLC为核心完成了实验装置控制系统的设计,主要包括与上位机的通讯、直线模组定位和气动系统的控制。本文搭建了实验样机、调试并运行了检测程序,其实验装置运行状况良好。通过对磁瓦样品进行实验分析,本文发现各类缺陷检测效果不一,在检测精度为1mm的情况下,内弧面崩块的样品缺陷检测成功率高达92.30%,而样品容量中内弧面裂纹的缺陷检测成功率最低,只有60%,其他类型缺陷检测成功率均分布在83%以上,该研究为磁瓦缺陷自动检测的工业化应用奠定了基础。