耳环主要由耳花与耳钉粘结而成,在耳环制作的过程中,耳花、耳钉的粘结作为耳环生产的主要工序,存在主要依赖于人工,耗时耗力、定位困难等问题。本文以耳环耳钉粘结作为研究对象,结合机器视觉技术,设计了耳花自动分拣、耳花耳钉自动粘结系统。主要工作包括:1、设计了耳花自动分拣、耳花耳钉自动粘结的系统机械结构。按照耳花自动分拣定位、耳花耳钉自动点胶粘结工序,分别对耳花自动分拣装置、耳花耳钉自动粘结装置的机械结构进行设计,对各装置所需器件进行选型,完成系统的实物搭建。进行了图像采集系统的设计和工业相机的标定。2、设计了耳花自动分拣、耳花耳钉自动粘结控制系统。设计了系统控制电路、气动回路。设计了PLC运动控制程序,测试表明,系统在连续运行的情况之下,完成单个耳花盘（12×23共276个）的耳花耳钉自动粘结平均时间为155秒,相对于人工粘结效率提高了30%。3、完成了基于机器视觉的耳花识别算法。利用模板匹配模型、YOLO深度学习模型对耳花进行识别、定位。针对耳花分拣工序中耳花存在正、反面不一致的问题,对比板匹配模型、YOLO深度学习模型对耳花正反面的识别准确率,表明基于YOLO深度学习模型的耳花正、反面识别准确率最高为97.25%,能够有效地识别出耳花的正、反面。