随着中国科技的进步和经济的快速发展,线束行业的发展规模越来越大,以及汽车、航天航空、医疗设备等领域都会使用线束,同时也面临着生产和装配过程中,不同颜色的线没有按照一定的顺序插到对应的孔位以及误配线等各种问题,造成了过多不良线束产品的产生。而传统的线束检测方法,主要通过人工进行识别,由于人工检测会受到检测员的视力疲劳、体力不支以及其它因素的影响,很容易导致各种错误的发生(如错检、漏检等)。从而使线束产品的不合格率大大升高。基于以上情况,本文设计了一套基于颜色识别的检测系统,用于检测各种单排线束产品,该检测系统既能保证检测的客观性、准确性和统一性,又能很好地消除外界各种噪声的干扰,从而提高了线束检测仪的检测性能。为了设计出有效的检测和识别方法,仔细研究了检测对象的具体特征和相关生产工艺以及所要达到的检测要求,进而对线束检测仪的各个组成部分进行了设计和论证,重点对图像处理和图像识别两方面展开研究。本文设计的线束检测系统,主要建立在机器视觉的基础上,以机器视觉代替人眼对彩色线束进行准确的检测和识别,该系统主要由硬件和软件两部分组成,在搭建好的系统硬件基础上,采用微软开发的虚拟仪器软件Visual C++6.0和视觉处理工具Open CV作为开发平台。首先利用相机和软件编程实现对彩色线束图像的获取;接着对获取的信息进行图像增强和滤波等相关预处理,来增强线束图像的质量和消除外界噪声的干扰;然后通过划定ROI区域来提取线束图像信息,最后采用基于模板匹配的线束端子检测算法和颜色识别算法对不同类型的线束进行检测和识别。最终对检测系统进行不断改进和调试之后,使线束检测仪不仅能够快速识别不同色彩线是否按照一定的顺序插到对应的孔位,而且能够准确的显示不良线序的位置,同时在检测画面中进行显示输出,从而论证了本文设计的线束检测仪的可行性、实用性以及可靠性。