双尖灯泡作为汽车照明系统的必须设备品,主要用于车内阅读、足下、牌照、尾箱等的照明。随着汽车工业的空前发展,双尖灯泡的需求量也平稳快速的增长。为了提高市场竞争力,制造商在出货前都需对双尖灯泡质量进行检测,检测项包含灯丝是否同轴和铜头焊点质量是否合格。目前大多企业对此类产品的检测主要靠人工目测方法来完成,然而该方法工作量大,不仅耗时费力,而且检测出的产品质量一致性差。机器视觉作为一个发展十分迅速的学科,其最大优点是信息量大、非接触、速度快、误差小、功能多,在很多领域替代了人工检测,同时提升了企业生产自动化水平。本文以双尖灯泡为研究对象,利用机器视觉技术知识,对双尖灯泡检测算法与技术进行了研究,并通过VISUAL C++编程技术开发了一套适用于灯泡检测的系统软件。全文研究内容包括：1)根据双尖灯泡特性及检测需求,对双尖灯泡检测系统进行整体概述,并详细介绍系统硬件组成和选型原则。最终选择合适的相机、镜头、光源、采集卡等硬件,搭建了实验平台。2)对双尖灯泡检测中用到的数字图像关键技术进行了研究,包括图像预处理技术、阈值分割技术、图像形态学处理技术、边缘检测技术等。通过对不同图像算法优缺点的分析,选择3×3中值滤波对灯泡图像进行去噪处理,采用均谷加权分割算法和二值图像形态分割法提取目标区域。着重论述了边缘检测技术,为了提高检测精度,在传统像素级Sobel算子粗定位边缘的基础上,再次利用高斯曲线拟合插值的方法精确定位边缘使其达到亚像素级,接着使用基于最小二乘法拟合直线算法拟合边缘。最后设计了灯丝同轴度判定算法和焊点质量检测算法。3)摄像机标定在机器视觉应用中是不容被忽视的环节,标定算法的稳定性及精度可靠性直接影响后续精确测量。本文首先对非线性摄像机模型进行学习研究,然后采用基于HALCON摄像机标定技术求得相机内外参数,该方法求解精度高,平均均方误差为0.239546个像素,能够满足实际测量需求。4)双尖灯泡软件系统开发,以软件模块化设计思想将检测系统分为采集模块、标定模块、图像处理模块、图像识别模块、输出显示模块,并给出了检测流程图。在VS2012开发平台上,利用HALCO N平台强大的图像处理工具与Visual C++联合编程,初步开发了一套适用于灯泡检测的软件。将已开发完成的检测软件对灯泡进行检测,达到比较好的检测效果,对后续的灯泡自动化质量检测有一定参考价值。