机器视觉技术从发展初期开始便被广泛应用于各个领域,关键在于其速度快、信息量大、功能多等特点。其中,应用最多的是工业生产线上的产品自动化检测领域。采用机器视觉检测系统可以提高检测速度、检测效率,降低工业生产成本,因此近年来对机器视觉技术的研究很多都集中在工业检测领域上。本文根据项目要求,研究了基于机器视觉技术的日化用品泵头缺陷检测系统以及一种新型的ROI区域仿射变换参量的快速获取算法。本文主要研究内容如下:在本文中,第一章综述了本课题的背景、机器视觉技术的发展状况、国内外研究现状、以及研究内容和研究意义。第二章研究了系统需求、总体设计方案以及各功能模块。本章中详细研究机器视觉硬件系统部分内容,机器视觉技术研发离不开相机光源等硬件,并且硬件的选型和光路的设计直接决定着系统的性能以及可靠性,所以还对相机、镜头、光源等各型号以及其适用场合作了详细研究。特别是光源部分,作为检测系统中最为重要的部分,合适的光源以及光路系统直接影响拍摄图像的质量和后期图像处理的难度。所以选择合适的光源跟光路系统可以降低后期图像处理的难度从而增加系统的性能和稳定性。本章还简要研究了眩光如何消除以及眩光的消除原理。第三章主要研究角点检测算法中三种常用的角点检测算子,并深入研究了它们的原理。我们通过对比分析Moravec算子、Harris算子以及SUSAN算子,发现Harris算子对本项目中的待测物进行角点检测能达到最优的效果,所以最后确定使用Harris算子作为本项目图像处理算法的角点检测算法。第四章主要研究角点匹配算法,简要研究角点匹配算法的四要素,并详细研究本人自己推导的一组最优仿射变换参量计算公式(一种新型的ROI区域仿射变换参量的快速获取算法)、关键推导过程及实验验证。通过使用该组公式实现本项目图像处理算法中的角点匹配算法部分,直接快速求出角点匹配所需的平移旋转参量。经实验验证该公式能够非常完美配合系统中的图像处理算法。针对目前研发机器视觉检测系统需要对特定需求开发特定系统,本文第五章研究了基于VC6.0平台的MFC+halcon软件开发的机器视觉软件系统,具体为软件系统的整体结构设计以及功能模块设计。整体结构设计中对相机的初始化、调用回调函数、设置启动定时器、开辟多线程、控制电磁阀等进行了研究。各个功能模块部分主要包括相机控制模块、图像采集模块、图像处理模块、串口通讯、光源控制模块等,在这部分还研究了本系统所用的一部分图像处理算法,图像处理算法在机器视觉检测系统中是最为重要的,也是本项目最为核心的一部分。本研究设计的日化用品泵头缺陷检测系统经过大量的实验测试表明,该系统能对日化用品泵头表面缺陷能准确检测出来,有效实现了日化用品泵头表面缺陷的实时非接触检测。