光通讯技术在信息传输技术中占据着重要的地位,光通讯设备的市场需求正在急剧增加。作为光通讯设备中的核心零件,光通讯器件的加工质量对设备的性能有着重要影响,所以在其出厂前必须进行严格的检测。目前检测主要采用人工检测的方式,检测结果受主观影响大且效率低,针对这一问题,本文研发了一套基于视觉的光通讯器件缺陷检测软件系统。首先,对检测项目及指标进行分析,设计了视觉采集系统与软件系统。视觉采集系统由相机和光源组成,利用左中右三台相机进行拍照,中间相机图像用于平面类缺陷检测,左右相机组成双目立体视觉系统,用于立体类缺陷检测,光源采用同轴光和低环光的组合光照模式。而软件系统主要包括模板创建与产品检测两个模块。其次,根据中间图像与左右图像的器件匹配需求,设计了不同的模板匹配方式。对于中间图像,PD(光电二极管)和TIA(跨阻放大器)由于内部边缘有效信息较多,采用内部边缘形状模板匹配的方式;电容由于外轮廓较为清晰且外形尺寸公差范围较大,采用带缩放的外轮廓形状边缘模板匹配的方式。对于左右图像,考虑其上组件满足单应性,采用基于单应变换的各向异性形状模板匹配方式。本文采用的匹配方式具有较高的稳定性,满足检测需求。然后,根据产品上组件与底座的成像特征,设计了相应的缺陷检测算法。对于组件的破损、污染缺陷,采用差异模板的方式进行检测,通过规定每一个像素点允许变化的范围,将变化超过范围的缺陷区域提取出来。对于底座压伤缺陷,采用颜色空间特征相似性的方式进行检测,在同轴光下求疑似区域,在低环光下提取颜色空间特征,最后利用卡方距离来判断是否为缺陷。本文采用的缺陷检测方法具有较高的准确性。最后,利用企业提供的样本进行了大量测试实验,实验结果表明,在不同情况下均可成功匹配组件,组件破损、污染与底座压伤缺陷检测算法的误检率分别为2.9%和4.63%,漏检率均为0%。在线检测的总体误检率为4.24%,漏检率均为0%。所以本文采用的匹配方式及检测算法具有较高的稳定性与准确性。