乐器制造行业因产品工艺流程的复杂性,其产品的生产效率和质量与工人的技艺及经验高度相关,在生产制造过程中,大部分企业仍然使用目检的方式对产品表观质量进行检测。在当前智能制造发展趋势下,有必要对该类制造业的生产及检测方式进行改进,提高该类企业的生产制造水平,满足市场的需求。本文主要设计了基于机器视觉的在线检测及制造系统,包括硬件设计、软件设计和生产设备布局设计等,对机器视觉在线检测技术进行了深入研究,并以某乐器制造有限公司的钢琴顶盖板组装加工为研究对象,对本文所提方法的可行性进行了验证。论文的主要研究工作如下:1)完成了基于机器视觉的在线检测系统的硬件设计,包括对硬件设备的筛选和照明方式的设计等,硬件设备主要包括照明设备、图像采集设备、感应设备、控制设备、pc设备和显示设备等。2)完成了基于机器视觉的在线检测系统的软件设计,包括上位机图像处理模块、下位机逻辑控制模块和上、下位机通讯模块等。上位机图像处理模块主要是完成对所采集的目标图像进行检测和识别,利用图像二值化和图像灰度化对目标图像进行图像预处理,再利用基于参数修正的Hough圆形检测算法和哈希匹配算法完成对图像目标特征的提取、识别和匹配;下位机逻辑控制模块主要是对上位机发出的命令数据信息进行识别和校验,并通过控制程序实现生产设备的控制功能;上、下位机通讯模块主要是建立有效的上、下位机通信协议,上位机向下位机发出命令,下位机根据命令控制相应设备,同时下位机实时读取设备状态数据反馈回给上位机。3)基于人因工程理论完成了生产设备部件布局设计,根据人与设备之间的使用关系和设备与设备之间的相互关系,建立了使用关系矩阵、人因关系矩阵和非人因关系矩阵,最后得到综合需求矩阵,完成了生产设备部件布局设计。4)将上述设计思想在某乐器制造有限公司钢琴顶盖板组装加工中得到实现及应用。研究结果表明,本文设计的基于机器视觉的在线检测及制造系统极大的提高了钢琴顶盖板组装加工的生产效率,使组装加工时间缩短了76s;同时在判断钢琴顶盖板螺钉是否错装和漏装上具有快速检测性和良好的精准度,检测合格率达到97%,具有可行性与应用性。