自动螺丝机在生产组装过程中最关键的步骤之一就是实现工件中螺丝孔的锁付,而准确识别出螺丝孔并精确定位其中心坐标是完成螺丝孔锁付功能的核心。对于产品背景复杂的螺丝孔进行锁付时,示教型螺丝机需要人工识别,提前给定螺孔坐标,其操作步骤繁琐复杂,且螺孔定位误差较大;传统视觉型螺丝机对相似的干扰螺孔难以正确区分,造成锁付准确率偏低,误检情况严重。所以针对上述问题,本文以某型号的手机中框作为研究对象,设计了一套基于机器视觉的螺丝孔检测与锁付系统,对手机中框上的螺丝孔进行准确识别和精确定位,最后完成对螺丝孔的锁付功能。主要研究内容如下:首先,介绍了国内外自动螺丝机的研究现状和螺丝机系统中机器视觉的应用,确定了基于机器视觉的螺丝孔检测与锁付系统的总体方案,对系统的硬件设备、环境搭建和软件界面平台进行了设计,并选择了适合本系统的设备型号。然后,研究了图像滤波、图像增强、图像分割等图像预处理算法,对比了不同增强、去噪滤波算法用于手机中框图像的处理效果。首先采用线性灰度变换算法增强手机中框上螺丝孔的对比度,再采用中值滤波与均值滤波组合的滤波算法去除图像噪声和平滑图像,最后采用基于均值的局部动态阈值分割算法分割出包含全部目标螺孔的疑似区域。其次,针对目标螺孔识别问题提出了基于区域组合特征和形状模板匹配的目标检测识别算法,对疑似区域进行组合特征选择,生成单一的矩形区域同模板进行比对,实现目标螺孔的识别。针对目标螺丝孔定位问题提出了基于亚像素级边缘检测的定位算法,提取目标螺孔的亚像素级轮廓,保留规则的轮廓再利用最小二乘法进行圆拟合,计算拟合圆心坐标的均值,即定位目标螺孔的中心坐标。最后,研究开发了视觉软件系统,设计了人机交互界面,并对系统进行实验测试。实验结果表明,本系统对手机中框中螺孔识别的平均准确率达到93%,定位的螺丝孔中心坐标误差在0.2mm,实现了对复杂背景下手机中框上螺丝孔的精确锁付,基本满足工业生产要求。