光模块底座是组成光模块中的基础构件之一,其作用是支承固定光电子器件,稳定内部连接回路。随着我国光纤通信事业的蓬勃发展,光模块底座需求量伴随光模块产业扩张逐渐增大,其生产质量要求日益严格。由于光模块底座属于精加工金属铸件,其结构易受生产工艺的影响产生表面缺陷,直接影响到其组成光模块的质量以及产品合格率。而当前光模块底座的质量检测主要依靠人工逐一检测,劳动生产成本高,其准确率与稳定性难以满足光模块底座自动化生产的需求。机器视觉检测技术以其高效率、高精度和高作业安全性等特性成为近年缺陷检测技术快速发展的方向,广泛应用于各检测和精度测量领域。本文采用机器视觉技术针对光模块底座的上下表面缺陷进行检测识别研究,并开发了光模块底座缺陷检测系统,对实现光模块底座的自动生产具有一定理论意义和工程实际应用价值。论文选题源自长沙市重大科技专项（批准号:kq1804005）,首先对光模块底座检测成像方案进行研究设计,按检测需求对光模块底座表面完成图像采集工作,然后重点根据检测技术要求,对光模块表面缺陷的检测识别算法进行了研究。论文的主要内容如下:（1）根据光模块底座的结构特点、缺陷形式及检测技术要求,阐述了工业相机、镜头和光源的选型原则,根据实验确定了最佳成像角度与表现缺陷效果最佳照明光源,综合成像清晰度评价实验确定了相机微调相距,最终构建了光模块底座缺陷检测系统的成像方案。（2）针对光模块底座成像具有较强的复杂背景噪声的特点,分析确定了一种结合自适应中值滤波和基于改进权值的拉普拉斯锐化的方法的图像预处理方法,验证结果表明弱化了待检测图像的背景纹理,增强了待检测区域的对比度。（3）针对光模块底座常见的缺角缺陷检测,设计了基于自适应多尺度结构元素的形态学缺陷检测方法,首先通过选择、设计结构元以构建多个由不同结构元处理的尺度图像,根据自适应权重对该尺度图像合成,对尺度合成图像通过Hough直线角度矫正和灰度累计以定位分割疑似缺陷区域,最后计算疑似缺角区域的平均宽度像素,根据先验信息阈值进行缺陷判别,实验结果验证了该检测方法的准确性、可行性和稳定性。（4）针对光模块底座卡石颗粒毛刺缺陷,设计了一种基于改进图像匹配的光模块底座缺陷检测方法,该方法通过改进的SURF算法与基于MSAC的双向最邻近邻域搜索相结合,获得待检测图像相对模板图像的单应变矩阵,待检测图像使用单应变矩阵变换与模板图像进行特征配准,最后采取改进图像差影法提取光模块底座缺陷特征进行定位疑似缺陷,根据实际的缺陷判定依据对光模块底座表面的卡石颗粒毛刺缺陷进行识别。使用上述算法对多个光模块底座进行缺陷检测,实验结果验证了该检测方法的准确性、可行性和稳定性。（5）设计了一套用于光模块底座缺陷检测的检测流程方案,并开发了基于机器视觉的光模块底座检测系统。该系统通过设计Lab VIEW交互界面采集图像,然后通过软件接口调用MATLAB中所使用的算法进行缺陷检测,并输出算法处理的检测结果传输到Lab VIEW的界面,可实现光模块底座表面缺陷的自动检测。