密封橡胶圈在生产过程中需要进行缺陷检测，在国内密封橡胶圈的检测方法主要依靠人工检测，这不仅增加了生产成本和工人的劳动强度，而且检测效率低、误差大，难以保证检测结果，因此亟需研究一种能够应用于密封橡胶圈检测的自动检测系统，来代替人工检测。随着机器视觉技术不断发展，机器视觉在工业检测中得到了广泛的应用，本文对基于机器视觉的黑色O型密封橡胶圈检测系统展开了研究，研究的内容主要包括以下几个方面：1、分析了机器视觉和橡胶圈检测在国内外的发展状况，分析了存在的问题，提出了密封橡胶圈检测的总体设计方案。2、根据检测系统总体方案，设计了密封橡胶圈的图像采集系统。依据课题要求对待测图像的要求，结合了采集系统所有部件的性能对比，选择了合适的采集设备，搭建实验平台，采集橡胶圈图像。3、研究了图像处理算法，包括图像滤波、阈值分割、区域提取以及边缘提取。在实验的基础上分析比较各种算法的优劣，选择了适合于密封橡胶圈的图像处理算法。4、针对橡胶圈的尺寸检测，选择了一种合适的测圆心算法。提出了一种二值图像像素统计法和灰度共生矩阵分析法相结合的算法来提取橡胶圈图像缺陷特征，并给出了缺陷识别的流程图。