漆包线是众多机电产品中必不可缺的材料,漆包线的表面缺陷会降低这些产品的性能,甚至会引起安全事故,因此,在生产过程中必须及时检测漆包线的表面缺陷。然而,传统的检测方法难以满足实际生产线上的检测要求。本文以扁平漆包线为研究对象,基于图像处理技术提出了扁平漆包线表面缺陷在线识别系统。本文的主要研究内容如下:(1)提出了扁平漆包线的四面检测方法。设计了反射镜与相机组合的光学平台,利用漫反射圆顶光源对系统进行照明,将两台相机放在合适位置,使每台相机分别采集扁平漆包线的两个面,采集到扁平漆包线四个面的图像,实现扁平漆包线的四面检测。(2)提出了干扰消除方法。分析了抖动干扰的分布区域,设计阈值比较的方法消除抖动干扰,用形态学处理消除其他微小干扰,经验证,该方法对于消除扁平漆包线缺陷检测的干扰有较好的效果。(3)研究了扁平漆包线缺陷帧识别方法。根据图像中每一列前景像素点的数量,提出了缺陷帧识别方法,通过该方法对图像进行缺陷预识别,有缺陷则对图像进行缺陷特征提取,无缺陷则跳过,最终实现扁平漆包线的缺陷识别。最终搭建了系统的平台,对扁平漆包线的表面缺陷进行检测。结果表明,扁平漆包线表面缺陷在线识别系统的缺陷识别准确率达到95%,可以满足在线识别的要求,具有很好的应用前景。