近年来，越来越多的食品包装采用马口铁罐。马口铁罐的质量关系着食品的安全，所以对马口铁罐进行检测就显的十分必要。国内在马口铁罐生产过程中，罐身表面质量检测主要还是依靠人工目视观察和抽检。在大批量工业生产过程中，用人工视觉检查产品质量不仅效率低，而且检测标准难以统一。机器视觉检测技术是用摄像机代替人眼观察，用装有图像处理软件的计算机进行分析判断，具有非接触、无污染、高精度、高速度等特点。能够提高检测效率和生产的自动化程度，提高产品的质量。　　本文提出了基于机器视觉技术的马口铁三片罐罐身缺陷检测方法，研究了其关键技术。开发出一套高效率、高准确率的马口铁三片罐罐身缺陷检测系统。本文主要完成的内容与特色创新工作如下:　　(1)本文研究了机器视觉检测技术的现状，着重阐述了机器视觉检测技术在金属罐检测中的应用。　　(2)检测系统整体结构设计。分析马口铁三片罐生产的过程，缺陷的来源与表现形式，研究马口铁罐视觉检测的关键技术。研究了光源的种类并确定照明方案。实现相机与传感器和光源之间的光电隔离。　　(3)马口铁三片罐视觉检测的算法研究。在对普通罐罐身缺陷特征进行归类的基础上，研究了相应的图像预处理、图像分割、特征提取、模板匹配等检测方法，提出了将偏差模型、边缘特征法和灰度特征法相结合，进行罐身缺陷检测方案，检测的准确率能够达到99.4％。研究了彩印金属罐罐身缺陷的特征，提出了基于虚拟圆柱面匹配与展开的彩印金属罐检测方法，重点研究了展开和拼接的方法，使用模板匹配和偏差模型法进行检测，检测缺陷的准确率能够达到98％。　　(4)马口铁三片罐在线检测系统实现。对系统检测流程及功能要求进行分析，确定软件的框架结构，采用多线程结构对多个相机获取的图像同步进行处理。设计软件人机界面，实现了与PLC系统的通信。　　本文研发的基于机器视觉的金属罐身缺陷检测系统已经交付使用，检测效率和准确率达到了委托公司的技术指标。