接线端子现如今被广泛应用到各个领域,在传递电信号方面起到连接作用,一个合格的接线端子产品能给生产和使用带来诸多便利,避免许多麻烦。端子产品缺陷检测的目的就是检测出带有缺陷的接线端子,避免缺陷端子被应用到生产和生活中。造成端子产品有缺陷的原因有很多,例如:少芯线,端子深压,端子浅打等。现在接线端子的检测方法通常为人工目检和使用仪器检测,这种检测方法检测效率低、成本高,远远达不到现代化生产的要求。本文基于机器学习和特征提取,设计一套完善的端子产品缺陷检测装置,实现对接线端子产品缺陷的检测。本文主要研究内容如下:首先,根据接线端子缺陷检测的实际需求完成端子产品缺陷检测装置并对系统硬件进行模块化、结构化的设计和布局,主要内容包括:传感器的选型和配置、硬件布局、压力采集模块程序设计、上位机主程序设计以及人机交互界面的设计等。其次,本文设计了曲线拟合特征提取算法,该算法使用傅里叶函数对传感器响应曲线进行拟合,在拟合完成后,提取拟合曲线模型的参数作为特征数据即可。但实际的传感器原始信号中存在噪声信号,将对提取的特征数据造成较大影响。为了消除传感器原始信号中的噪声,在拟合传感器响应曲线之前,使用小波降噪的方法对传感器信号进行预处理,剔除传感器信号中的高频噪声信号,保留原始信号中的特征信号部分。再次,为了能根据端子特征数据判断端子所属类别,本文利用了机器学习能从给定数据进行学习的特点,建立机器学习分类模型对端子特征数据进行学习和分类。为了能从众多机器学习分类算法中选出最适合缺陷检测系统的分类算法,本文设计了决策树、支持向量机、朴素贝叶斯和随机森林四种分类算法的算法对比实验,以对比实验结果准确率和特异度作为评估分类算法性能指标。对比实验结果表明随机森林算法在两个指标的表现上都要优于其它算法,最适合检测系统。最后,使用不同规格的接线端子产品生产来验证检测系统的正确性,验证实验的结果表明,该设备对缺陷端子产品的检出率达到了100%,而合格端子产品检测误报率在2%以下,能够达到我们的设计期望,也能达到厂家的生产要求,可以被投入大规模生产。