光通信器件是光通信产品的重要组件,其加工质量直接影响光通信产品的性能。光通信器件一般由底座、光敏等各种贴片元件及金丝焊线组成。由于加工工艺、器件传送等原因,可能出现焊线的空间缺陷,这类缺陷人工检测难以准确判断。本文采用双目立体视觉的方法实现光通信器件焊线空间缺陷的自动检测,主要研究内容如下:首先,针对光通信器件上各类贴片边缘提取困难的问题,本文设计了基于RCF的边缘提取网络,实现了立体视觉中左右图像上各类贴片边缘的精确提取。该网络通过引入Dense Net模块和注意力机制模块,有效地提高了贴片元件边缘的提取精度。通过消融实验证明,引入的模块将网络的ODS从0.759提升到0.818。进一步,对贴片元件的角点进行了精确定位与匹配,建立了贴片元件的上表面空间三维模型,为焊线缺陷的检测奠定了基础。其次,针对光通信器件上焊线空间分布复、左右图像焊线像素级匹配困难的问题,本文提出并设计了基于注意力机制的双目视觉图像特征描述子生成网络。该网络借助Superpoint网络生成特征描述子的思想,采用Unet网络结构,通过编码器生成256通道的深层特征描述子,再由解码器经过上采样及跳层联接,生成原图大小的256通道特征描述子。并引入自注意力和互注意力机制,通过自注意力,强化单幅图像相邻像素之间的特征差异;通过互注意力,加强左右图像对应像素之间的特征相关性。实验证明,基于本文网络生成特征描述子的匹配方法,能有效提高左右图像焊线匹配的准确性,并较好解决了极线匹配无效情况下的焊线匹配问题。在此基础上,结合双目视觉系统的标定信息,建立了焊线中心线的三维空间模型。最后,利用贴片元件上表面及焊线中心线空间三维模型,设计了光通信器件焊线空间缺陷的检测算法。通过缺陷检测实验,验证了检测算法的有效性。