随着金刚石的大规模应用,人工合成金刚石得到了快速发展,工业上批量合成金刚石已经成为了现实。河南是人造金刚石企业大省,全球90%的人造金刚石是中国制造的,在这90%产量中80%有河南企业生产,所以有“人造金刚石看中国,中国金刚石看河南的说法”。人造金刚石的品质受合成温度的影响,金刚石的合成条件为高温高压,在这种高压条件下,无法对合成金刚石腔体温度直接测量,只能依靠合成碳棒金刚石颗粒的品质来间接反映合成工艺的合适与否。由于金刚石合成企业采用人工利用显微镜的方式对合成金刚石的品质进行经验式观察,这种人工检测方式易受主观、经验、视觉疲劳等因素影响,导致误判率增加。因此本文将机器视觉技术用于磨料磨具金刚石颗粒的品质检测。合成碳棒里金刚石含量百分比及金刚石颗粒粒径、晶型、净度、圆度、椭圆度等特征参数,是反馈生产工艺合适与否的重要指标。针对合成碳棒里金刚石含量百分比测量,传统二值化方法对碳棒里金刚石颗粒图像预处理效果差,甚至失效的问题,提出基于行列二均值交错法动态选取图像分割阈值,达到了对碳棒里金刚石颗粒图像二值化的目的,从而实现对合成碳棒金刚石含量的测定。在金刚石颗粒晶型的判定方面,针对传统图像处理方法很难实现对晶型的判定,所以提出将深度学习技术应用于金刚石颗粒晶型的检测。针对金刚石颗粒净度测量,采用HSV色彩模型实现净度的测量。针对金刚石颗粒圆度、椭圆度的测量,采用霍夫变换实现圆度、椭圆度的测量。利用机器视觉技术开发的软件能够有效检测多项金刚石颗粒品质指标,能够实时将测量数据保存,便于数据积累,为反映工艺、评价工艺、改善工艺提供数据支持。