在军事、探测以及航空等领域,光学瞄具有广泛的应用,其性能的好坏、观测精度的高低直接决定着各领域的研究成果。为了保证光学瞄具生产质量和工作的可靠性,传统上依靠人眼目视的方法对其进行检测,但其主观误差大、效率低。为此,本文介绍了基于图像处理技术完成光学瞄具检测的基础研究工作,给出了光学瞄具常见故障的识别体系,结合VC++开发平台设计了一种快速准确稳定性高的光学瞄具故障诊断系统。光学瞄具常见有四种故障:黑斑、亮点、闪光和忽明忽暗。本文根据GJB2422A-2006设计了针对不同故障的分类算法,通过对瞄具图像的预处理、分割以及特征提取,选定像素灰度值、面积和闪烁频率作为故障特征参数。以瞄具故障参数作为输入变量,构建了BP神经网络分类器;结合本文设计的故障分类算法,选择基于BP神经网络的模式识别算法实现对光学瞄具故障的诊断和分类。同时,基于VC++6.0和Open CV相结合的开发技术设计了光学瞄具故障诊断系统,通过对大量瞄具的试验验证了基于BP神经网络模式识别算法的正确率高达95%。对比了该算法与传统人眼目视以及背景差分法准确率和平均工作时间,证明了系统的精确性、快速性和可靠性的特点。本文提出的基于图像处理的光学瞄具故障诊断克服了传统人工目视存在的诸多缺陷,能更迅速、更公正、更准确、更方便的判断光学瞄具的故障类型,给出详细的故障参数,有着很好的发展和更广泛的应用前景。