气密性是换热器、制冷装置和压力容器等密闭设备的关键性能指标。密闭设备在使用过程中一旦发生泄漏,轻则使设备性能下降,重则导致安全事故。因此,密闭设备气密性检测技术的研究与应用尤为重要。现有气密性检测方法众多,有些甚至有较高的检测精度,但是大多只能判断密闭设备是否泄漏,不能实现漏点精确定位。皂泡法、压力水检法是目前最常用的密闭设备漏点定位方法,但漏点识别与定位高度依赖于人工目视技能,容易导致漏检或误检。随着计算机技术的不断发展,机器视觉为密闭设备气密性智能自动检测提供了新的技术思路。本文以密闭设备为实验对象,在传统皂泡法的基础上,通过机器视觉对漏点气泡进行辨识,实现密闭设备的气密性检测。相比于现有人工皂泡法气密性检测技术,本文检测方法具有漏点快速、自动和准确定位的特点。本文的主要研究工作如下:（1）根据密闭设备气密性检测的需要,设计并搭建了皂泡法漏点图像采集平台和漏点模拟实验装置,可以获取大量漏点实验样本,满足气密性检测研究所需。（2）根据漏点处气泡的动态生长特性,确定了运动目标检测算法提取漏点气泡轮廓的检测思路,并针对传统动态目标检测算法会导致运动目标轮廓缺失的问题,提出了一种结合边缘检测与Vi Be背景建模的改进帧间差算法。首先截取气泡生长序列中的连续三帧图像,通过帧间差算法得到运动气泡的不完整轮廓,利用边缘检测进行气泡轮廓补全;接着将轮廓补全后的气泡图像与Vi Be算法提取的背景图像进行差分运算,得到漏点气泡的完整轮廓;最后通过模拟漏点试件进行多场景模拟,验证本算法的有效性和泛化性能。（3）对漏点气泡进行受力分析,通过大量实验总结漏点气泡的生长特性,根据漏点气泡的生长特性选择合适的算法实现漏点气泡的标记和定位。基于气泡生长过程中轮廓的圆形特征对漏点气泡进行辨识,根据气密性检测的快速性和准确性的要求,对现有圆检测算法进行改进,实现密闭设备漏点气泡的快速定位和多目标识别。首先针对霍夫圆检测频繁计算气泡图像上点到圆心距离的缺陷,利用圆与内外切矩形所划定的区域判定圆轮廓上的点,滤除超出该区域的点,提高算法的检测速度;其次考虑到最小二乘法多目标拟合时存在误差,结合圆形约束C-V算法,采用迭代圆形约束C-V算法消除运动气泡内部边缘的干扰,提高最小二乘法拟合多圆目标的精度。（4）针对气泡在生长过程中存在的偏移现象,提出了一种改进的图像获取算法。在保证漏点处运动气泡轮廓完整性的前提下,寻找气泡圆心偏离漏点距离最小的气泡图像,从而提高漏点区域定位的准确性。