纺织机械中，精梳机锯齿整体锡林所用的齿片质量会直接影响精梳机的梳理效果，进而影响产品的质量。传统对齿片的检测需要大量的检测工人，不但费时耗工，而且检测的产品一致性差。基于机器视觉的检测技术可以替代人工检测，消除人为检测误差，同时具有非接触、实时性好、速度快、抗干扰能力强等优点。本文应用机器视觉技术、图像处理和图像分析方法，在现有的实验条件下以齿片为研究对象，对其检测技术进行研究，并建立一套基于机器视觉的齿片检测系统。首先，介绍基于机器视觉的齿片检测系统的课题来源、研究背景和意义；对机器视觉检测技术进行概述，对其在工业检测中的应用及国内外研究现状、发展趋势进行归纳，确定本文的研究任务和内容。其次，对齿片检测系统进行整体概述，介绍系统的硬件组成，根据课题的检测任务和实际需求，选择合适的相机、镜头、光源等硬件，搭建基于机器视觉的齿片检测系统。然后，对齿片检测常用的图像处理技术进行研究、归纳和总结。介绍齿片图像的预处理技术(包括直方图均衡化、图像平滑、图像锐化等)和经典边缘检测技术，并结合齿片图像做对比研究，选择合适的方法适应齿片图像检测的需要；采用在梯度方向上进行高斯曲线拟合插值的方法使图像边缘的定位精度达到亚像素级，为后续的图像识别和定位打下基础。最后，在分析传统Hough变换的基础上，采用直线拟合的最小二乘法实现对直线的检测；通过试验对比的方法给出一种改进的Hough变换方法实现对圆的检测并对检测结果采用基于矩的最小二乘法处理，实验结果表明该改进方法速度快，检测精度高，系统的检测性能显著提高；采用Moravec角点检测算子对齿片图像进行角点检测，为图像的进一步识别和高级处理奠定基础。为验证研究成果的有效性，基于VC++6.0设计齿片检测系统的软件开发平台，实现对齿片检测的全过程。