产品表面质量检测是产品质量控制的重要组成部分，是提高企业价值和信誉的重企要保证。机器视觉作为一种先进的产品质量检测手段，愈发受到更多业的重视。　　本文以冲压件表面缺陷作为研究对象，针对冲压件生产中经常出现的锈蚀及几何缺陷，研究了一整套用于表面缺陷在线检测的算法，包括：图像复原，工件定位，表面缺陷增强，表面缺陷判定及几何缺陷检测等；针对在线检测的高实时性要求，在算法和编程上提出了一系列加速方案，并通过实验进行了验证。本文主要研究了以下内容：　　1)以现有的实验平台为基础，通过确定本课题希望达成的采集及处理任务目标，选择相应帧频的工业相机；通过分析各种照明光源的特点及照明角度的适用范围，针对本课题研究的锈蚀缺陷和几何缺陷类型，最终选择同轴光照射获取模板图像，用高角度照明实现在线图像采集。　　2)详细分析了运动模糊图像的退化和复原模型，推导出了图像退化的点扩散函数。通过对比分析多种获取PSF(点扩散函数)参数的方式，从参数获取准确性及获取时间长短的角度判定各种获取方式的优缺点，并提出了基于双线性插值实现图像压缩，后使用倒频谱法得到PSF参数的方法。出于效率和复原效果考虑，最终选择维纳滤波作为图像复原方式。仿真及实拍图像的复原实验结果验证了本文提出获取PSF参数算法的快速性和准确性。　　3)分析了常见的边缘检测算法，讨论了这些算法的利弊及在本课题中的可应用性，最后研究了基于模板匹配的图像快速定位及分拣算法。通过剖析模板匹配的原理，使用了预先制作的多种形状工件的模板图，用多模板匹配算法实现了不同形状工件的定位和分拣，同时为后续工件表面处理建立了ROI，降低了后续表面处理时工件之间的相互干扰。通过分析本课题常见表面缺陷的类型，提出了基于LoG算子的改进实时浓淡补正算法，即先对图像进行压缩，再对压缩图像使用LoG算子滤波，最后将原图和处理后的复原图像进行差分，使存在缺陷的工件表面图像得到了很好地增强，为后续缺陷分割及判定奠定了基础；根据缺陷的面积，配合使用Otsu法很好地提取出了表面缺陷。为了检测工件的几何缺陷，本文还研究了基于特征的几何匹配算法，实现了存在几何缺陷工件的排除，提高了最终判定的准确性。　　4)以LabVIEW为开发环境，使用Vision算法包完成主要缺陷检测算法的编写，部分算法通过和MATLAB混合编程实现，实现了表面缺陷在线实时检测软件的开发。软件采取了多种加快处理的算法和技术，如重复判定设计、多线程的使用、ROI的合理确定。通过对软件进行功能测试和效率分析，验证了本软件的可靠性和实时性，满足本课题的应用需求。