在工业生产现场中,传统上对工件尺寸的检测一般是人工用测量工具来实现的。人工检测易受操作方法、仪器精度、环境等多种因素的影响,难以保证检测的质量,降低了准确性,而且需要花费大量时间,无法迅速测量,不能适应现代工业生产现场自动检测的诸多要求。为了满足自动检测的迫切要求,近年来各种先进的检测技术孕育而生,基于机器视觉的图像识别技术就是其中的一种主流技术。基于机器视觉的图像识别系统,一般采用CCD或CMOS摄相机摄取检测图像并转化为数字信号,再采用先进的计算机硬件与软件技术对数字图像信号进行处理,从而得到所需要的各种目标图像特征值,并由此实现工件识别或缺陷检测等多种功能。本论文的主要内容是在设计的实验平台上,通过CMOS摄像机对基片进行实时图像采集,由设计的基片图像识别软件对基片图像进行处理,提取了基片的尺寸,实现了基片图像的识别。论文将开展如下研究:第一章首先介绍机器视觉技术的发展情况及机器视觉技术在工业,医学等方面的应用,然后介绍CMOS图像传感器的特点和应用现状,最后提出本课题所要研究的主要内容以及研究的意义。第二章讲述基片图像识别系统的硬件设计方案,给出该系统的硬件组成:CMOS摄像机,镜头,光源。讨论系统中各个硬件的参数和一般的选用原则。并根据本课题的要求选择合适的硬件,介绍其性能特点。第三章分析基片图像识别系统中的图像处理技术,通过图像预处理、图像分割、数学形态学处理、边缘检测和亚像素细分等技术滤除图像的噪声,对图像的边缘进行精确的定位,是整个系统的核心部分。第四章是系统的软件设计与实现,首先分析说明Visual C++语言的特点,然后阐述基片图像识别系统软件的功能模块组成及分布,测量出基片的尺寸,实现基片图像的识别,最后分析误差产生的原因。第五章对本文内容做简要总结,讨论一些有待进一步研究的问题。