机器视觉检测系统具有非接触、实时、在线、精度高等特点，近年来得到了迅速的发展和广泛的运用。本文首先对机器视觉的定义、发展历史、技术难点做了简单介绍，然后又介绍了机器视觉检测技术及其国内外发展现状，并且提出了机器视觉检测应用中最关键的两个因素：检测速度和检测精度。为了使机器视觉检测系统能够达到速度和精度要求，本文中结合实际应用经验详细论述了如何进行硬件选型以及算法设计。其中硬件选型包括如何选择合适的光源、摄像机、镜头、图像采集卡等机器视觉系统中的重要部件；算法设计主要结合实际应用总结了机器视觉检测系统中常用的多种图像处理算法，包括图像滤波与增强、阈值分割、边缘检测、亚像素边缘检测、摄像机标定、基于形状的模板匹配等。文中从本人设计并完成的机器视觉检测系统中筛选出两个具代表性的系统进行详细论述。介绍如何根据实际需求进行硬件选型及算法设计。汽车座垫机器视觉检测系统中设计并实现汽车座垫中某电路部件的检测，其中包括焊点检测、位置检测、Loop环检测、二极管检测等。在系统中对中值滤波算法进行改进，并使用几何特性与直方图阈值分割结合解决焊锡部分图像分割难题。铜铸件机器视觉检测系统中设计并实现铜铸件检测，主要求出铜铸件相对于正确方向的旋转角度。系统中建立了多角度模板，并且在搜索模板时利用特定条件限定搜索范围，大大提高了模板匹配速度与精度。