外螺纹是机械和汽车工业中最为广泛使用的零部件之一，通常与内螺纹搭配使用，起连接、传动和紧固作用。外螺纹表面缺陷对于外螺纹总体性能的影响不可小觑。在工业生产中应高效地剔除表面有缺陷的螺纹，以把发生安全事故的可能性降到最低。然而目前国内外主流的外螺纹表面检测方式均不完全适用于外螺纹表面缺陷的检测。为了进一步确保外螺纹的品质，特别是在有高品质、高精度要求的船、车、航天产业中，开发一套适用于外螺纹表面质量的在线、非接触的检测系统对于保障生产过程中产品质量是刻不容缓的。机器视觉检测方式相对于传统检测方式而言具有检测速率快、非接触、精度高、抗干扰能力强等优势，在测量、定位、缺陷检测等工程领域广泛应用。本研究中结合机器视觉和图像处理技术，开发了一套外螺纹表面缺陷的非接触检测系统，包括图像采集机构和图像处理机构。为了实现本系统的功能，本文进行了以下几方面的研究：①根据机器视觉测量系统硬件选型的一般规律完成硬件选型，针对螺纹零件结构特点，设计了由两个步进电机控制的运动执行机构，采用线阵CCD相机实时采集外螺纹全周图像，并将它传送到缺陷处理机构中；②在图像处理算法上，针对外螺纹表面图像特点，设计了适合外螺纹表面缺陷检测的图像处理算法，包括图像平滑、图像拼接、图像频域增强、图像分割和图像识别。对于采集的图像，首先滤除图像中的噪声，然后选用合适的拼接算法重构外螺纹的全周图像，接着通过基于离散余弦变换的图像增强方法剔除图像中的主纹理信息，用二次曲率法来实现图像增强时最佳阈值的确定，然后选用统计过程控制二值化法和形态学开运算进行图像分割，最后用最小矩形法统计二值化图像的缺陷信息，研究并设计缺陷判定方法；③相机标定选用适合本研究系统的传统相机标定方法，根据需求用标定板获取相机采集图像时的像素当量，以便对缺陷定量分析；④分析实验结果，对实验过程中可能存在的误差进行分析，并提出如何最大程度上减小误差的方法。本研究设计的外螺纹表面缺陷检测系统能实现外螺纹表面质量准确有效的检测。大量实验表明，本文的缺陷检测系统能有效分割各种规格的外螺纹顶部和底部的缺陷信息，有效实现了外螺纹表面缺陷的实时、非接触检测，具有重大的工程实用价值和社会效益。