随着我国经济建设的快速发展,电机作为国防、交通、工业及日常生活中必不可少的重要基础器件,其中电机核心部件之一的换向器,同时也随着电机行业的发展而逐渐增长。换向器俗称为整流子,是为了能让直流永磁串激电动机持续转动下去的一个重要部件,其类型分为：槽型换向器和钩型换向器。其中换向器的外观质量检测是换向器生产线中一个重要的工序,随着工业自动化生产需求的不断扩大,换向器行业也急需技术升级改造,大力提高生产线智能化、自动化水平已成必然趋势。换向器在生产过程中由于加工工艺、材料等各种因素而导致换向器存在多种质量问题,其缺陷特征各不相同,主要表现在形状缺陷和表面缺陷。形状缺陷具体可分为弯钩不良(断钩、偏钩、贴钩),钩槽存在异物,孔径不合格；表面缺陷主要是指换向器上下端面存在电木缺损、存在裂痕、表面有铜粉；而这些缺陷品是要在换向器销售前必须去除的,所以换向器的外观质量检测是换向器生产线中一个重要的工序。目前,换向器的质量检测仍然采用人工检测的方式,依赖于人的检测经验和主观判断,其检测的效率低、误判率高和漏检率高,难以提供一个可靠、准确和稳定的检测结果。此外,检测工序占生产线全部劳动力的25%左右,导致生产成本增加；而且长期工作对人眼和颈椎也有较大伤害。这些因素都影响了换向器生产厂家的生产质量与效率。针对上述存在的换向器质量检测存在的问题,本文以换向器为检测对象,开发基于机器视觉的换向器质量在线检测系统,主要完成如下工作：(1)针对换向器生产工艺多变,导致形状检测标准不一致而存在高误检率和低适应性的问题,提出自适应学习方法,通过学习不同型号的换向器产品得到相应的检测数据,利用学习到的得到的数据作为检测标准对产品进行检测,针对钩槽异物的检测需求,根据其特征设计了一个基于面积矩形度的钩槽检测算法。(2)针对轴孔孔径人工测量存在精度、速度都不足的情况,提出使用基于Freeman链码改进的对称四方位轴孔高效检测算法,通过提取关键的像素点在减少计算量的同时保证测量的精确度,测试结果表明能够满足生产设计要求。(3)针对在端面缺陷检测中提出了基于SVM的多特征缺陷分类检测算法,该算法将在对源图像进行图像预处理基础上,提取图像均值、方差、熵能量等多个特征作为特征向量,通过SVM分类器的仿真与实际测试,在小样本的情况选择SVM分类器可以达到较好的分类效果,准确率达到94.59%以上。(4)最后,应用在Win 7平台中,基于Mircrosoft Visual Studio2010开发换向器质量在线视觉检测系统并进行调试。仿真实验表明本文开发出的视觉检测系统可以快速、准确地检测换向器存在的各种缺陷,达到设计要求。