中国是全球制造业大国之一,在“工业4.0”与“中国制造2025”发展背景下,中国正在进行产业升级与技术改革,智能制造将是中国制造业未来主流的发展方向。机器视觉技术在化工、食品、医疗、电子行业有着广泛应用,能够有效促进制造业的自动化、智能化。视觉检测作为机器视觉的重要分支,能够对工厂产线上产品进行快速准确的外观瑕疵检测,显著提高生产效率、降低企业用人成本,拥有广阔的发展前景。近年来,视觉检测技术不断发展,推动中国传统制造业的产业升级,持续助力中国智造。本文根据工厂实际生产需要与行业发展状况,基于Qt平台设计并开发了超高清图像处理系统。该系统通过工业相机对产线工件外观进行拍摄并获取图像,使用算法与标准工件数据比对,检测目标工件外观合格程度。该系统搭配海康威视工业相机拍摄超高清分辨率图像并使用计算性能更强的硬件平台,相较于其他同类型检测平台,能够显著提高检测精度与检测速度,且保证系统在严苛环境下稳定运行。该系统最多连接四台相机,可并行检测多条生产流水线。超高清图像处理系统分为数据处理软件与系统控制软件两部分,本文主要介绍其处理软件部分。数据处理软件按功能划分为相机管理模块、数据管理模块、消息管理模块、参数管理模块以及运行管理模块。通过模块间的消息通信机制,该软件能够控制外接相机进行图像采集,能够对系统运行时产生的相机参数、工具参数以及处理结果等进行有效管理。该软件提供矫正、轮廓、颜色、距离和圆形五种检测工具,通过不同种类工具的组合,结合检测模板与集成算法库,能够对目标工件进行精确外观检测。检测结果经统计分析后,可以向用户直观展示。该软件中所有参数均以JSON文件形式进行本地保存,可用于系统的数据备份和参数导入。本文完成了超高清图像处理系统的开发,并设计详细测试用例对系统功能与性能进行逐项测试。测试结果表明,本系统能够准确检测产线产品的划痕、裂缝、颜色缺失、形状异常、印刷错误等外观瑕疵,且能保持长时间稳定运行。