随着科技的不断发展,识别与检测技术成为机器视觉领域研究的重要课题。传统的工具管理是由人工操作完成的,人工操作的过程中难免受到自身以及外界因素的影响,导致工作效率降低。现阶段由于工具图像特征的复杂性,对工具识别与检测的研究仍在不断完善中,没有与实际应用有效结合。本课题从工具识别与表面检测两个方面展开研究,并将其应用于实际工程中,主要完成工作如下:针对工具匹配识别方面的问题,本文首先通过研究图像匹配相关原理与方法,对工具图像进行预处理,保证后续的工具识别与检测操作顺利进行。然后根据工具图像角点特征明显的性质,对比三种角点提取方法,并使用基于Harris算子提取角点。最后本文采用基于Harris角点的归一化互相关算法进行工具识别,同时利用RANSAC算法剔除工具图像的误匹配点对。实验结果表明,该方法匹配速度快、匹配精度高,具有较强的适用性。针对工具表面破损检测方面的问题,本文首先分析了工具表面破损的两种类型,然后对比四种阈值分割方法,并采用直方图阈值分割方法对工具图像进行分割处理。该方法通过分析直方图的波峰、波谷情况,能有效分割出背景信息、工具信息与破损信息。最后根据分割图像中各部分信息的像素点数计算工具表面破损度。实验数据表明直方图阈值分割方法具有分割准确的优点,计算出的工具破损度结果有效。为了使工具识别与检测技术与实际应用更好的结合,本文设计了包含工具识别模块与工具表面破损检测模块在内的工具识别与检测系统,并对该系统进行了稳定性测试。实验结果表明该系统功能良好、性能稳定,具有一定的应用价值。