机器视觉以其检测精度高、非接触及快速稳定等优点,在对象的识别和检测上有着及其重要的作用。基于机器视觉的通信设备故障检测系统,能够实时地对设备进行检测,大幅度减少了对人力资源的消耗,并且减少了故障定位时间。本文分析了机器视觉的国内外研究现状,通过将图像处理算法和神经网络相结合,对大型通信设备的故障检测进行研究,包括对通信设备工具板进行分割和分类、网口故障的识别和ISV3板对偶接口故障的识别。为了解决大型通信设备的工具板识别问题,研究了将SIFT特征和SVM相结合的分类方法。采用SIFT算法和Kmeans算法分别进行样本图片的特征提取和feature集的聚类分析,以欧式距离最小为准则,得到输入数据。通过分析SVM检测精度与核函数类型、γ值、惩罚因子c之间的关系,选择性能最好的SVM分类器对目标图像进行检测,准确率可以达到92%以上。通过将灰度直方图统计和BP神经网络相结合的检测算法,来识别网口的插拔状态。采用SIFT算法和最近邻法进行特征点提取和特征匹配,利用RANSAC算法得到的最佳变换矩阵对图像进行矫正。对网口样本进行灰度直方图统计,作为输入数据。分析隐含层节点数、迭代次数对BP神经网络检测精度的影响,选择性能最佳的网络结构,对待检网口进行识别,准确率达到96%。采用字符识别的方法,判断网线类型是否与网口类型匹配。对图像进行灰度化和二值化,根据二值图像上像素点的分布特征,通过寻找边界点来分割字符。归一化字符图像的大小,将其分割为5行4列,依次统计这20个小格中灰度值为255的像素点数量,串联起来就得到一个字符的特征向量。训练LVQ神经网络并检测设备图,标记出网口类型和网线类型不一致的位置,准确率达到95%。基于RGB颜色模型的检测方法,能够有效识别ISV3板对偶接口的故障。采用HOG算法提取正副样本图片的特征,作为输入数据。通过训练SVM分类器来提取检测图像中的ISV3板。利用RGB颜色信息提取4个有效接口区域,并通过图像处理基本方法对其进行定位和颜色识别,判断接口是否连接正确。本文针对不同的检测对象提出了不同的识别算法,并取得了很好的实验效果,为下一步的开发研究奠定了很好的基础。