在工业检测流水中应用机器视觉系统,对样本进行检测,以提高制造业、印刷业等工厂的机械自动化能力,提升工业生产效率,已经成为生产中的迫切需求。本文提出了一种高速特征检测算法,解决了图像检测算法应用于工厂环境中,速度慢与稳定性差的问题,完全满足工业检测实时性与准确性要求。本文主要工作如下:(1)针对流水线待检样本的实际运行环境,以及机器视觉系统的光源特性,提出了一种基于小波变换的图像匀光方法,消除了的机械视觉系统中点光源对于输入图像造成的影响,获得了稳定的输入图像。(2)提出了一种基于迭代逼近的模板配准方法,提升了模板定位的速度,采用改进的LBP方法提取图像整体纹理特征,保证了定位的准确度。(3)采用基于KNN的ORB特征匹配方法满足了实时性要求,提出了一种基于块划分的相似度计算方法,保证了相似度计算的稳定性。另外,本文设计开发了工业样本自动检测系统对本文算法进行验证。此系统应用于印刷业配页机械进行样本页检测,经验证本文提出的算法对于样本页检测最大耗时低于250ms,检测准确率在99.5%左右,完全可以满足工业检测的实时性与准确性要求。