在目前的高档汽车座椅的生产中,加工牛皮的模具识别都是通过人眼来实现的,以保证模具的正确摆放。但这种方式存在着速度慢,实时性差,牛皮利用率低等缺点,而且在工业生产环境下,增加了工人的劳动强度,浪费了人力成本。因此,本文基于机器视觉技术设计了一套牛皮模具检测系统,来代替人工方式,实现模具检测识别的自动化。本文设计的检测系统主要是通过字符标签的定位和字符识别技术来实现对牛皮模具的检测和型号识别。本系统针对操作平台面积较大,设计了双相机的图像采集系统,利用选定的CMOS相机采集加工平台上的模具图像,传输到控制主机,利用设计的软件系统来完成对图像进行处理和检测识别工作。在设计和实现软件系统的过程中完成的主要工作有:设计了可以对相机实现标定工作的界面;研究了将采集得到的图像拼接到一起的图像拼接技术;以及针对曝光差异较大的情况,研究并设计了基于辐射标定的亮度调整算法,对采集的图像进行亮度处理优化以便于之后进行识别处理;设计了专用的模具标签,通过基于形态学的图像处理和字符识别技术对标签进行定位识别。最终,实现了自动对牛皮加工模具进行自动识别,并对模具参数进行统计和管理的功能。本牛皮模具视觉检测系统的开发是在Windows系统下通过Visio Studi02013进行的,并使用了视觉开源库OpenCV实现对图像的相关处理,最后利用Qt设计师设计了可视化的用户交互界面,完成检测系统软件设计。