随着我国人民对生活质量的要求不断提高,汽车逐渐成为每户家庭出行的必需品。而汽车前杠支架又是汽车产品的重要零件之一,其表面的字符具有重要的意义。在零件的生产制造过程中,其表面字符会产生各种生产缺陷,如字符粘连、字符残缺和字符区域污染等问题。若存在字符缺陷的产品进入消费市场,相关生产企业必然会陷入到厂家与消费者之间的纠纷中,会受到较大的负面影响和资金罚款等。因此,汽车前杠支架表面字符识别及其缺陷检测是产品生产过程中的重要一环。而大多数生产企业仍然采用人工检测方式,存在工人劳动强度大、生产效率低和易造成遗漏等问题。本文采用视觉检测方式,研发了基于视觉的汽车前杠支架表面字符检测系统。研究内容包含以下几个方面:（1）根据待检测零件机械结构特征和检测时需要达到的技术要求,完成检测机的整体机械结构设计和检测过程中待检测物体运动状态的电气控制设计。机械设计内容主要包括动力源选择、运动传递机构和运动执行机构的设计等。运动控制部分设计主要包含步进电机、单片机和控制程序等。（2）针对零件表面重叠字符的特征,完成视觉系统图像采集硬件部分选型,并进行详细说明。研究比较了在不同光源照明下图像采集的效果,最后选用四分区光源和频闪型光源控制器作为光源组合方式,为分离重叠字符中的无色差凹凸字符提供了一种新的打光方式。（3）在汽车前杠支架图像预处理方面,针对相机采集后图像字符亮度不均,采用一种多项式灰度值拟合方法优化字符亮度不均的现象,减少后续图像处理的复杂性。为了避免黑色喷码字符与无色差字符重叠影响字符识别准确性,采用在光度立体法基础上,进一步对梯度数据处理后实现两种重叠字符的分离。（4）根据字符特征,分别对字符定位和分割进行研究。对于无色差字符的精确定位,提出一种基于扫描算法的形态学改进算法。该算法先用扫描算法粗定位所有的字符区域,最后判断是否符合字符区域长宽比阈值范围精确定位目标字符。针对字符定位后存在字符粘连的问题,提出一种基于连通域法的投影二分法改进算法使得字符能够被准确分割,也详细介绍了该算法的处理过程。采用Blob分析方法,获得各字符区域像素点个数,并与各标准字符进行比较,完成字符缺陷检测,降低误识别率。对于字符识别的研究,通过比较支持向量机、Le Net-5网络模型和改进的Le Net-5网络模型识别方法,综合比较后选择改进Le Net-5网络模型进行字符识别。同时,完成检测系统软件界面的设计,有利于用户的使用。本文设计研发的汽车前杠支架表面字符检测系统,采集了大量的实物图像进行测试。实验结果表明:该检测系统字符识别准确率达97.3%且检测时间短,能满足实际工业生产检测的要求,应用于实际生产检测。