目前,产品质量检测方法大多采用人工质量检测。由于人工质量检测工作难度大,容易产生漏检或误检。随着机器视觉技术的成熟和发展,视觉检测技术具有检测速度快,效率高,可靠性好,易于实现自动检测等优点,具有广泛的应用前景。本文结合邯郸地区标准件产品质量检测需求,研究基于机器视觉的产品质量检测系统。首先,根据标准件产品质量检测需求,完成机器视觉检测系统的总体设计方案以及硬件选型,搭建视觉采集系统;其次,利用张正友标定法在MATLAB软件中完成Basler工业相机标定,获得相机内参数;然后,以螺母为典型检测对象采集图像,利用相机内参数校正图像,将校正后的图像转换为灰度图像,再进行直方图均衡化处理、滤波去噪和阈值分割;再次,利用Sobel算子、拉普拉斯算子、Canny算子对图像进行边缘检测,验证了Canny算子为最优检测算子,以Canny算子检测结果提取特征点进行特征匹配,检测螺母质量。最后,通过生产现场产品质量检测实验验证了本文所提检测系统的可行性和可靠性,将工件质量检测参数误差控制在合理的范围内,为进一步实现产品智能检测奠定基础。