手机已经成为人们日常生活中不可或缺的一部分,据有关部门调查,仅2016年全球手机发售量就超过13亿部,根据有关部门统计数据显示,2017年上半年国内手机产量达到1亿2千台。由于手机的续航能力、外观尺寸大小都决定了手机受大众喜爱的程度,经过多年的技术比拼,手机锂电池以其比能量高、使用寿命长等优势占据主导地位。以手机锂电池为例,其表面的尺寸测量、划痕检测、异物检测目前大都以人工检测为主,但由于零部件为尺寸较小,导致许多细节人眼无法准确地识别,本文结合机器视觉与工业检测,开发了一套手机锂电池表面检测系统,实现手机锂电池外观尺寸缺陷、顶峰封印异物缺陷以及喷码不良的自动检测。首先结合工业测量的需求搭建视觉检测硬件系统:选取相机、镜头与条形光源型号,建立坐标之间的关系,搭建出相机的成像模型,运用张正友标定方法对相机参数进行标定,以便后续采集图像。然后基于最小二乘法改进的测量算法对外观尺寸进行测量,对图片进行滤波、二值化、形态学和边缘检测,得到边缘点,分别利用霍夫变化以及基于最小二乘法改进的算法进行对比测量,发现霍夫变换测量的精度在三个像素,本文改进的算法可以达到一个像素,精度更高,并且鲁棒性更高,可以有效的排除一些奇异点的干扰,并且可以避免一些变形比较严重的电池的边缘点被忽略掉的情况。其次通过特征提取+支持向量机(SVM)算法实现了顶峰封印异物的检测,通过二值化、形态学和边缘检测后,提取面积、对比度、位置和方向四个特征进行初步的识别,结合使用支持向量机算法,提取水平投影、竖直投影以及方差,检测效果显著提高。最后基于仿射变换图像配准的方法,采用差分法实现电池背部喷码区域喷码不良(打偏、漏打等)的检测。实验表明,相对于传统方法,本文所设计的手机锂电池检测方法在检测效率与准确度上均有所提高,并且鲁棒性好。