塑料螺丝连接件(又称塑料膨胀螺丝连接件)在注塑环节塑料脱模或者在装配过程中由于机械振动和复杂生产环境的影响，会造成的塑料连接件变形、表面存在瑕疵等质量缺陷。本文选择机器视觉检测方式代替人眼实现塑料件表面质量的在线检测。根据生产装配流程设计图像检测流程；根据缺陷类型的图像特征设计图像处理算法；设计了检测设备的保护装置安装在装配设备上，并设计了分拣装置；编写了控制系统软件实现100%检测；编写图像处理软件匹配模板定位点的位置信息，根据模板位置的关系进行表面质量缺陷分类，根据分类结果控制分拣装置动作。基于机器视觉检测系统设计，需保证检测精度和检测速度的要求。根据检测指标的要求对图像处理算法进行理论分析和软件实现。本文的主要工作围绕以下四点展开：(1)技术路线与检测方案：以机器视觉系统在外观质量检测方面的背景、意义和应用为技术路线，对国内外相关的机器视觉系统进行了检测方法和图像处理算法的研究。选用机器视觉检测方法代替现有的离线抽检，选用带外触发功能的工业相机，采集装配冲击信号作为外触发信号，实现100%在线检测。(2)系统总体检测方案的设计：根据塑料件装配流程和生产线的机械结构，设计机器视觉系统的整体方案，包括图像处理软件、图像处理算法、图像采集装置、分拣装置的结构设计和控制模块设计等。(3)图像处理算法的设计：针对现有的滤波算法在滤除噪声的同时会对图像边缘特征模糊化的缺陷，提出了一种旋转掩模滤波算法能很好的滤除图像噪声，且对图像边缘特征有锐化的效果。采用基于边缘特征的双阈值Canny边缘检测方法对滤波后的图像进行快速分割。图像匹配阶段，设计了抗旋转的圆形模板匹配和Zernike矩特征匹配结合的多模板匹配流程。利用“圆”的旋转不变性和Zernike多项式旋转幅值不变性，实现灰度匹配和特征匹配的结合，克服了灰度匹配定位不准确和特征匹配实时性差的缺点。(4)检测保护装置和分拣装置的设计：为了保证系统长期稳定性的运行和后期调试方便，设计带位置调节功能的检测保护装置，固定相机保证采集到稳定的图像，尽量减轻装配过程中高频率震动的影响。分拣装置利用了生产线现有的稳定气源，设计了摆动气缸分拣正、次品的方案，通过控制器控制电磁阀实现自动分拣。本课题设计的基于机器视觉的塑料件表面质量在线检测系统，其图像处理算法满足检测目标的设计要求，能在120个/分钟的生产速度下，自动采集图像对目标表面质量进行判定，其误检测率在2%以下。