对批量生产的工业产品来说,保证高速度,高稳定,高精度检测是企业不断追求的目标。目前许多传统企业仍然用人工检测或使用简单的物理方法对产品进行检测,其速度慢、一致性差、精度难以保证的特点让产能要求难以达标,间接的制约了企业的发展。而随着机器视觉技术在工业上的大量应用,其非接触式的特点既保障了生产安全,又对检测速度,稳定性和精度有了很大改善。成为了中国制造2025工业化改革进程中的重要发展方向和研究热点。本文以企业生产的温控器壳体作为研究对象,对温控器壳体表面质量问题做了较深入分析,设计了一套基于机器视觉的温控器壳体缺陷检测系统。而由于二维检测本身的不足,对诸多受限的检测要求难以做到,如深度信息获取不便等。本文应用三维检测制定了基于三角测量法的盲孔深度测量方案,结合Halcon软件,实现了较为简易但快速有效且精度较高的深度测量。具体研究内容包括如下:一、根据企业提出的检测要求,提出了系统设计方案,设计并构建了壳体表面二维检测系统和三维测量系统,并结合壳体本身的产品特点,做了硬件选型,保证稳定的采集到优质的壳体图像,以简化后续的图像算法。二、使用高斯滤波做图像预处理,在表面检测方案上把壳体切分为三个区域对应三个工位,分别是工位一的壳体底部外圆、工位二的壳体底部内圆、工位三的壳体顶部。工位一使用多阈值分割粗略提取外圆轮廓,再通过亚像素边缘提取和边缘拟合得到准确的圆心坐标及半径,生成圆环后进行极坐标转换快速寻找缺陷部分。工位二与工位三采取的方法相似,都是先通过基于形状的模板匹配后取其参数对待处理区域进行仿射变换,以实现每张图像中待检测区域都可以准确定位,然后对每个区域采取全局阈值法检测缺陷面积,以此判定是否合格。三、在三维盲孔测量方面分析了三角测量法原理,小孔成像原理,且使用halcon做了严格的标定,包括相机内外参数标定,光平面标定,移动位姿标定。得到其标定数据后进行三维重建,并且使用基于Z坐标灰度值的深度测量法测量标准块,得到补偿误差后再对壳体的盲孔深度测量。样品实验结果表示,本文的算法结构实现了多种表面缺陷通用且较为精准的判断,对其它类似产品有较好的借鉴和推广意义。而盲孔深度测量结果表明,其精度可维持在0.03mm公差范围内,基本符合定下的测量目标。