随着计算机视觉检测技术的不断研究发展,工业自动化生产水平的日益提高,基于机器视觉并结合工业生产线的产品检测技术,具有检测精度高、检测速度快、识别率高、安全性高、数据易保存查询等优点,逐步代替了人工使用辅助设备检测识别的传统产品质量检测方式,本文通过研究基于机器视觉的在线质量检测技术及图像处理算法,设计了门板尺寸测量及锈迹腐蚀背景下的表面细微划痕检测方案,并通过程序编程研发了针对该检测项目的视觉软件,结果证明视觉检测具有尺寸测量精度高、缺陷提取准确等优点。而本文的主要研究内容以及创新点如下。本文首先通过分析钢制材料的防盗门板的尺寸测量参数以及锈迹纹理下划痕检测要求,设计双相机并排采集的测量方案,再经过满足测量精度要求的计算,设计合理的实验测试平台,选出拍摄稳定、畸变小的相机。分析了常用的光源优缺点以及打光方式对图像识别的影响,最后根据门板锈迹纹理下划痕灰度分布情况,合理的选择光源类别,设计了最能抑制锈迹纹理突出划痕的打光方式。通过分析不同的边缘检测算子的优缺点以及在锈迹纹理干扰下实际的边缘提取效果,并仔细研究目前工业测量应用最好的基于最小二乘法的线与圆的拟合算法的原理,最终采取了 Canny算子边缘检测结合最小二乘法曲线拟合的方式,得到门板边线和圆的亚像素检测的精度;对比分析了双相机标定测量方案和分别对单相机进行局部分区域标定测量方案的精度差别,提出的单相机局部分区域标定的方式可以有效提高测量精度、减少成本;考虑到实际的流水线生产模式,分析了多种模板匹配方法的优缺点,选择匹配度最高的基于形状的模板匹配算法,实现了门板移动时的尺寸跟踪检测。通过对锈迹纹理下划痕信息分析得知,锈迹纹理下的划痕具有深度浅、分布无规律、受背景干扰严重等特点,仔细研究发现划痕与锈迹纹理相互嵌套,即使最前沿的自适应局部邻域的检测算法也无法在锈迹纹理下提取出划痕。本文通过傅里叶正反变换,创新性的在频域上设计了针对锈迹纹理下划痕检测的自适应滤波器,不仅滤除了锈迹干扰且适应于门板不同方向放置,不同划痕出现位置的情况,实现了门板移动划痕缺陷实时跟踪检测;针对傅里叶变换后,不同光照下划痕二值化阀值选取不同需手动设置的问题,创新性提出的动态阀值分割算法,适用于门板不同拍摄区域光照强度不均匀、以及光照强度变化的情况下,划痕自适应二值化检测。