视觉是人类认识世界的重要途径,而图像处理则是当代人类对视觉信息化处理的一种重要方式。随着社会和计算机科学的不断进步和发展,数字图像处理技术也迅速发展,得到广泛应用。图像拼接技术是数字图像处理领域中的重要研究方向,它作为解决大视场和高分辨率矛盾的有效方法,在多个领域占据重要地位,例如医学影像合成、全景自动驾驶场景构建等。图像拼接的一大应用场景便是工业上的光学检测。在产品的生产和制造过程中,产品的表面难免会有各种瑕疵,例如印刷电路板上的划痕、短路等,因此在生产制作过程中加入自动化的在线检测以提高工业生产的效率非常重要。自动光学检测系统(Automatic OpticalInspection System,AOI)是集成光学传感技术、运动控制技术、信号处理技术,在工业生产过程中执行测量、检测、识别和引导等任务的自动化科学技术,也是图像拼接技术应用的一大领域。本文主要以提高AOI工业检测中的图像拼接实时性、准确度为目标而展开研究。首先,论文介绍了当前AOI和图像拼接技术的发展现状。然后,通过对检测目标和目的的分析,选取合适的图像获取设备,选择合适的图像配准方法以及图像融合方法进行改进。最后,对拼接结果进行主观和客观的评价。在图像配准算法方面,考虑提高实时性的目的、硬件条件以及针对性的系统搭建,本文选取检测速度较快的ORB算法进行改进,主要包括对FAST特征点提取方式的改进、提取速度的优化、对误匹配点筛选算法的改进;在图像融合算法方面,为了保持目标的完整性,避免出现鬼影、模糊等不良情况,对最佳缝合线算法的寻线方式进行了改进,并提出结合动态融合宽度的渐入渐出算法;最后对拼接结果进行主观和客观的评价,与传统算法进行比较,给出实验结果。经过实验分析,该方法能够满足工业上的实时性要求,在细节保留上满足工业检测的需求,综合性能较高。