为了实现在线检测切削加工过程中形成的工件表面质量缺陷，采用基于机器视觉的无损视觉检测技术作为检测方法是一种可行方案。本文就实现工件表面质量缺陷无损视觉检测的部分关键技术进行研究，主要包括工件表面质量缺陷图像采集软硬件平台的搭建，图像纹理分析方法，图像去噪方法和图像分割方法等方面。1、选用Microvision系列产品（包括工件放置平台、工业数字摄像机、图像数据采集卡和光源等）搭建机器视觉系统的图像采集硬件平台；采用德国MVtec公司的HALCON软件作为机器视觉系统的图像采集程序开发平台。2、通过比较分析，选择基于多元统计的三种图像纹理分析方法（主成分分析法、奇异值分解法和非负矩阵分解法）作为抑制工件表面纹理背景对缺陷检测干扰的方法。通过对Brodatz图像数据库中纹理图像的处理仿真验证了所选方法的可行性。3、分别采用三种多元统计图像纹理分析方法抑制工件表面纹理背景。提出基于曲率和比率阈值的思想，分别确定三种多元统计图像纹理分析方法中的关键参数。提出采用SSIM作为三种多元统计图像纹理分析方法抑制工件表面纹理背景效果的评价指标。4、首先采用空间域图像去噪法（Wiener滤波法）平滑在抑制工件表面纹理背景过程中引入的噪声；然后选择基于区域生长的图像分割法从工件表面纹理背景中分割提取出缺陷区域；最后采用数学形态法对二值化图像进行噪声滤波。图像处理结果表明，通过本文提出的方法可以分割出效果理想的工件表面质量缺陷区域，对实现工件表面质量缺陷的无损视觉检测具有指导意义。