手机商标是一个手机品牌的标识,它代表着一个品牌的身份和文化内涵。目前,主流的手机商标是喷印在产品上。但由于加工工艺的原因,印制的商标有时存在一定的印刷不良,如印刷错位、漏印、错印等。这严重影响了手机的外观及品牌的整体形象。因此,在手机商标印制过程中对它的印制效果进行实时检测,从而保证手机商标的美观和准确性具有非常重要的意义。国内外现阶段对手机商标的检测停留在人工检测的水平上。这样普遍存在速度慢、漏检、错检、人工损伤和劳动力成本高等问题。近些年来,机器视觉技术得到了快速发展,且日益成熟,使得采用视觉非接触式检测技术对手机商标印制的质量进行检测提供了可行性方案。机器视觉就是给机器装上“眼睛”来做测量和判断,利用视觉技术可以快速稳定的获取手机商标的信息,进而分析做出准确的判断。相比人工检测,这种检测技术具有快速性、准确性、不受人为客观因素影响、劳动力成本低、自动化程度高等优点,在实际应用生产过程中具有很重要的意义。竞选算法是一种新型的全局启发式优化算法。在全局范围内不受初值影响,具有多初值并行搜索的机制,竞选算法与图像模板匹配相结合,可对图像匹配进行优化。本文的主要研究内容如下：首先明确本文课题研究的背景与意义,对目前手机商标检测技术进行了解学习。结合机器视觉技术的优点,提出一种基于形状模板匹配手机商标检测系统。介绍了竞选算法。介绍了一般模板匹配技术的原理与流程,对图像形状特征提取的三种方法进行了介绍与总结。分析了竞选算法在图像匹配中的优化过程。然后对检测系统进行平台设计,包括硬件部分的和软件平台。对手机商标检测系统的图像预处理和相关检测算法进行研究。介绍了颜色空间转换、手机外壳分割、图像滤波去噪相关步骤。结合HALCON图像处理库,分析了图像金字塔分层搜索对形状模板匹配速度的影响,利用其相关算子,设计了手机商标背景颜色检测、脏污检测、印刷缺陷检测的算法。利用VS2010和HALCON进行手机商标检测系统的联合编程,通过华为黑色背景手机商标进行创建模板,通过不同的华为手机商标产品对开发的手机商标检测系统进行实验验证,并把结果输出显示。最后HALCON开发的检测系统与基于竞选算法优化的图像匹配在速度上作对比。