汽车开关是汽车零部件的关键组成部分,用于控制汽车的后视镜、车门、儿童锁等。在汽车开关检测过程中,首先要完成线束接插,而线束的连接由连接器完成。如果连接器的插针出现偏斜、弯曲情况,会影响到连接器公母端配合,严重时会造成插针折断、连接不可靠等后果。所以在线束接插前必须对插针进行检测。传统的人工检测方法成本高、效率低,不利于实现自动化生产。本文提出了基于机器视觉的汽车开关连接器插针检测方案。并对机器视觉检测的相关算法进行研究实验,最终实现了插针的检测。具体研究内容如下:（1）通过对连接器结构分析,结合检测需求,确定了先以连接器轮廓为边界进行初步分割,再进行插针识别的整体检测方案。（2）以获取插针特征明显,光照均匀,噪声干扰小的高质量图片为目标。进行相机选型,设计照明方案,搭建视觉检测实验平台,完成图片采集工作。（3）以连接器外轮廓识别和分割为目标,对基于边缘的分割方法和基于模板匹配的分割方法进行实验,通过对实验结果进行分析,确定合适的分割方法。（4）以插针识别为目标,确定了以Blob分析为基础的插针识别检测方案,并归纳了图像处理过程中需要解决的重点和难点问题,如噪声问题,由插针氧化造成的插针特征丢失问题,还有插针亮斑和杂斑难以区分问题。针对这些问题,对图像灰度化处理算法,图像去噪算法,斑点特征提取算法等进行了研究。着重研究了角点检测算法在斑点特征提取中的应用。提出了将图像融合与形态学处理相结合来增强插针特征的方法,以解决插针特征丢失、插针亮斑与杂斑难以区分等问题。最后通过Blob分析法,完成插针识别,通过计算各插针偏移量,完成插针弯折检测。综上所述,本文完成了基于机器视觉的汽车连接器检测系统设计,该系统能够满足检测需求,具有工程实用价值。