我国是世界上严重缺水的国家之一。近几年由于全球气候变暖,发生干旱的地区越来越多,节水工作日益紧迫。据了解,我国的农业用水量占到了全国总用水量的四分之三。因此,农业节水意义重大。滴灌带是现在最常用的农业节水灌溉产品之一,它是利用滴灌管道上的滴头将水送到农作物根部来进行灌溉的。滴灌带内镶的滴头上需要自动打上滴孔,滴孔的漏打或打偏,将会导致局部农作物的枯死。目前滴灌带生产线上对滴孔的检测采用的是人工检测方式,其效率低,漏检率高,这严重限制了生产速度,降低了生产自动化程度。如何快速高效的进行孔位检测,保证滴灌带产品的质量显得尤为重要。本文基于计算机视觉技术对滴灌带孔位检测方法进行了研究分析。首先介绍了计算机视觉技术及其应用优势,并说明了孔位检测系统的功能和组成。接着,重点探讨了孔位检测相关算法,包括图像预处理,基于边缘检测的图像二值化,Hough变换,ROI提取等。然后,根据采集的滴头图像特征,设计并实现了一种孔位检测方法,完成了检测系统的核心功能。该方法是先自动提取滴槽水平和竖直槽边所在的感兴趣区域ROI1和ROI2,并分别进行识别检测,得到槽边位置后计算出滴孔所在的感兴趣区域ROI3。此时,对ROI3进行孔位检测,继而获得滴孔和槽边的相对位置关系。其中,采用多ROI技术降低处理数据量,提高了检测速度。针对Canny算法和Hough变换方法要求人工输入相关阈值的不足,分别采用了自适应阈值方法,减少了人机互动,提高了检测系统的自动化程度。大量实验结果表明,本文的检测方法具有较好的检测效果。