机器视觉由于其快速可靠性,被越来越多的用于工业检测中。针对传统弹簧手工检测存在检测效率低、可靠性不高、劳动强度大等不足,本文开发了基于虚拟仪器平台的弹簧自动检测系统,实现了对弹簧表面缺陷的在线识别和尺寸测量。 本文首先介绍了机器视觉用于工业检测的国内外发展及应用现状,分析了视觉检测的优点以及目前存在的一些问题。弹簧外观为圆柱体,因此要同时完成表面缺陷和尺寸的检测,需要基于线阵CCD拍摄弹簧的展开图进行处理。采集完弹簧图像后,分别对图像进行缺陷识别和尺寸检测两部分的图像处理工作。缺陷识别部分首先利用弹簧的标准模板图像与弹簧原图本身进行差分,差分后的图像进行二值化,再用数学形态学进行去噪、填充缺陷等处理,最后对缺陷进行颗粒过滤与分析,得到弹簧表面缺陷的面积大小。尺寸检测部分则提出了一种快速精确的方法对弹簧直线边缘进行亚像素定位：首先用数字形态学提取弹簧整像素边缘,在很好的抑制噪声的同时保持了图像的边缘细节。在此基础上,利用Zernike正交矩方法进一步将边缘定位到亚像素级别。最后,对得到的离散亚像素点进行最小二乘拟合,得到精确的直线边缘。