密封橡胶圈在生产过程中需要进行缺陷检测,传统的检测方法主要依靠人工进行检测,这不仅增加了生产成本和工人的劳动强度,而且检测效率低、误差大,难以保证检测结果。随着机器视觉技术不断发展,机器视觉在工业检测中得到了广泛的应用。本文利用机器视觉技术,开发一套密封橡胶圈缺陷在线检测系统,该系统能实时、在线、自动地对橡胶圈进行缺陷检测,不仅可以提高生产效率和产品质量,而且可以降低生产成本。针对密封橡胶圈的缺陷检测,本文主要做了以下几个方面的工作：1.研究了图像处理算法,包括图像滤波、阈值分割、区域提取以及边缘提取。在实验的基础上分析比较各种算法的优劣,选择了适合于密封橡胶圈的图像处理算法。2.针对密封橡胶圈的尺寸缺陷,首先研究了重心法和边缘扫描法检测圆的算法,然后研究了Hough变换圆检测方法,并在传统Hough变换圆检测基础上提出了一种改进的算法,该算法大大提高了圆检测的处理速度；为适用于检测精度要求更高的场合,又研究了最小二乘法圆拟合,该算法检测速度快,当圆的轮廓较好时检测精度可达亚像素级；最后选定最小二乘法圆拟合算法进行相机标定和尺寸缺陷检测,实验结果表明相机标定过程简单可靠,尺寸缺陷检测稳定可靠。3.提出了一种新的密封橡胶圈毛刺检测方法,该方法根据圆的轮廓点在不同象限的分布情况不同,首先使用7×7窗口模板寻找可疑点,然后对可疑点进行二次检测,滤除非毛刺点,实验结果表明该方法比传统的毛刺检测方法更快,且检测结果可靠。4.提出了一种密封橡胶圈表面凹凸不平缺陷的检测方法,该方法首先对该类型缺陷设计了专用的照明方案,然后利用坐标转换方法,将圆环区域转换成矩形区域,大大减小了有效处理的数据量；再利用8连通模板对区域进行标注,并计算每个连通区域的面积和质心,即获取表面缺陷的数量、大小和位置。实验结果表明该方法能有效地检测出表面凹凸缺陷。5.搭建了密封橡胶圈缺陷检测系统的硬件平台,设计了密封橡胶圈缺陷在线检测系统。基于以上算法和理论所开发的密封橡胶圈缺陷在线检测系统已成功应用于实际的生产中,并取得了较好的经济和社会效益。