计算机视觉检测技术作为一种新兴的非接触检测技术,现代工业为其提供了巨大的需求和发展空间。本文结合宁波市工业科技攻关项目(2005B100014)《基于CCD图像识别技术的微小零件表面缺陷检测系统研究》和宁波市高校与企业合作项目《小模数塑料齿轮在线质量检测》,深入研究了小模数塑料齿轮的结构特点、缺陷特征、齿轮数字图像的融合问题和大小齿轮齿形缺陷的视觉检测技术。本文根据小模数塑料齿轮的结构特点和检测要求,选择了合适的工业数字摄像机、镜头和光源等视觉检测系统硬件。研究了基于小波变换的多聚焦图像融合算法,对齿轮图像进行小波分解,采用不同小波基进行图像融合,通过图像的熵、均值、标准差和平均梯度等评价指标对融合后的齿轮图像进行定量分析,选择了合适的小波基和最佳分解层数。本文根据小模数塑料齿轮的结构特点和多聚焦成像原理,提出了将多聚焦图像融合技术和基于LabVIEW的虚拟仪器技术应用于小模数塑料齿轮齿形缺陷检测的研究方法。本文结合虚拟仪器开发平台LabVIEW和图像处理软件包Vision Builder AI,开发了塑料双联齿轮缺陷自动检测程序。通过对一组小模数塑料齿轮图像进行抽样分析,对检测系统的性能进行了评价,验证了系统的实用性及可行性。目前,由于对采集的小模数塑料齿轮图像还不能实现自动配准和融合,所以本检测系统还处于研究阶段,不能满足工业生产中的在线检测。