继电器触片是继电器控制电路通断的核心部件,触片上触点、铆点的铆合质量好坏将直接影响整个继电器的性能。本文针对继电器触点、铆点人工检测效率低、检测质量差等问题,结合浙江美硕电气科技股份有限公司所委托的横向项目“基于机器视觉的继电器检测系统”,以继电器触片上的触点、铆点作为具体检测对象,从尺寸测量、表面质量检测两方面展开了基于机器视觉的检测技术研究,设计并搭建了整套视觉系统,并对其中的尺寸测量、缺陷检测技术做了一定研究。全文主要内容包括:(1)在介绍了触点、铆点各项检测内容、检测要求的基础上,给出了继电器触点铆合质量在线视觉检测系统的总体方案,并完成了相关硬件的选型。(2)研究了继电器触点、铆点关键尺寸测量技术,提出了一种基于局部特征匹配的ROI快速提取方法,该方法可快速准确提取测量ROI区域;提出了一种单应性映射测量方法,经实验验证该方法具有更高测量精度。(3)研究了触点、铆点表面缺陷检测技术,在对比分析了 GLCM、HOG、LBP等多种特征的基础上,提出了一种抗噪声的扩张邻域局部二值特征NELBP;对KNN算法进行改进,提出了 一种基于哈希散列的HashKNN分类算法,该算法在保证识别率的前提下,具有更快的分类速度。(4)搭建了继电器铆触点在线视觉检测系统,利用外接I/O实现了视觉系统与设备PLC间的双向通信,并利用多线程技术提升软件运行性能。在此基础上,在现场对系统进行多次实验,验证了系统测量精度、速度均满足要求。