目前,视觉检测技术已经广泛应用于工业检测中,而滤棒沟槽参数检测目前主要是采用人工测量的方法,但其弊端是不仅检测步骤繁琐,耗时长,而且容易因视觉疲劳引入人为误差,因此本文设计实现了一套沟槽参数自动检测软件系统。本课题主要是针对生产线上的滤棒,设计完成了一套满足生产实时性的沟槽参数自动检测系统。该检测系统主要是完成对沟槽个数、沟槽深度、沟槽比表面积的检测,然后将检测到的沟槽物理参数与沟槽设计值进行对比,判断滤棒沟槽参数是否达标,进而对滤棒做出质量是否合格的判断。根据本文要实现的目标,本课题的主要研究内容如下:1.通过对检测参数和沟槽滤棒结构的分析,设计检测系统的总体方案。包括摄像机标定、目标定位、目标分割、图像特征参数提取等模块。2.对摄像机参数进行标定并完成图像的畸变校正。论述了摄像机成像的模型,分析内参数,畸变系数以及外参数在世界坐标系、摄像机坐标系、图像物理坐标系、图像像素坐标系四种坐标系之间的相互转换关系,利用棋盘图像完成了摄像机参数的标定,同时完成了图像的校正,以及误差分析。3.对源图像中的目标进行定位。利用图像增强技术对源图像进行处理,完成目标突显的同时衰减了噪声。之后利用阈值化算法完成目标与背景的分割,利用目标的形状特征以及噪声小而零散的特点,提出了利用像素加权和完成目标的粗略定位,根据粗略定位的目标中心,对目标周围的噪声根据距离目标中心的远近分别进行滤除。之后根据定位的目标进行目标修复,以利于对目标中心的精确定位,最后利用最小二乘法完成了目标中心的精确定位。4.目标特征参数的提取。根据定位到的目标,对目标进行分割,完成沟槽内外轮廓的提取,在此基础上对内外轮廓分别进行处理,得到沟槽的个数、提出沟槽深度对应点的定位方法,同时对成型纸的厚度进行计算,完成了沟槽深度的提取,提出了沟槽面积以及滤棒面积的计算方法,计算沟槽比表面积。5.设计并实现各功能模块。采用面向对象的软件开发方法,实现各软件模块的功能,主要包括算法的实现以及软件界面的实现。