线缆在生产生活中随处可见,包括用于电力传输的电线电缆,用于光通信的光缆等,内层传输介质大都通过外层保护套包裹,当外层保护套破损时会影响线缆的质量。近年来,随着计算机图像处理技术的发展和机器视觉检测技术的不断突破,越来越多的企业和科研单位将机器视觉技术用于产品外观缺陷的检测当中,用来替代传统的人工检测方式。本文通过研究线缆表面缺陷检测机器视觉系统,满足了对企业生产的线缆表面缺陷在线实时检测的需求,主要研究内容包括了四个部分。首先,对线缆表面缺陷检测系统总体设计。根据用户需求设计了系统的功能及性能指标,设计系统总体结构框图,对系统的主要单元进行了对比分析,提出了本文的设计思路。接着,设计了线缆表面图像采集单元。采用了三相机360°环绕线缆圆柱曲面的设计结构,实现线缆表面全景图像的采集,同时,对本系统的相机、光源、计数和同步模块及其连接方案进行了设计。实验结果表明,该图像采集单元能够采集到清晰的线缆表面图,通过针对图像背景的改进方案,使得图像背景干扰小,降低了缺陷检测算法的设计难度。然后,研究并实现了线缆表面缺陷检测算法。在对比了不同的设计方案后,针对本文的实际需求,设计了适用于本系统的检测流程,主要步骤分为线缆表面图像预处理、线缆区域提取、线缆表面缺陷标记、线缆表面缺陷特征提取与识别。对三张线缆图的拼接、缺陷连通域标记方法做了对比分析,采用训练支持向量机识别线缆表面针眼与灰尘。最后,对系统进行测试。在完成了图像采集单元功能、算法代码的实现和界面的设计后,分别对系统功能及性能指标、最大采集速度、最小检测缺陷尺寸和检测直径精度及范围进行测试,得出本系统的功能及性能指标。经测试,系统最大检测速度达到了124.8米/分,最小检测缺陷面积为0.1mm~2,检测直径范围在1mm-33.3mm之间,系统对线缆表面缺陷大类的检测率达到了100%,对表面针眼的识别率达到了70%,总体性能接近Taymer SI3100,满足工业生产的实际需求。