汽车发动机缸体微细管道存在的缺陷会严重影响发动机的使用寿命和汽车的行车安全，再回收利用中也必须对管壁缺陷进行严格检测。目前的管壁缺陷检测方法大多适合于大尺寸管道，有限的几种针对微细管壁的检测方法也存在自动化程度低等缺点。为了克服这些不足，本文通过初步构建的实验系统验证了基于机器视觉的微细管壁缺陷的自动化检测实现方案。本文主要研究了基于机器视觉的汽车发动机缸体微细管壁缺陷检测系统的构建技术。微细管道的狭小空间制约了机器视觉中传感器内置直接成像的实现过程，本文基于锥面镜全景成像原理，利用特殊的成像和照明部件——视像管，研究了传感器外置新模式，实现了机器视觉检测原理在微细管壁检测中的应用。视像管将外部照明光线导入被测管内部，又将内壁信息传输至外部接收相机，解决了微细管内部照明和成像的问题。采用PWM方法和PID算法，设计并实现了亮度可快速、自动调节的照明系统，以满足不同环境下的照明需求。结合电控位移导轨、倾斜台、旋转台、升降台和测量相机初步构建了实验系统，同时对系统构建过程中的同轴对准和同步问题进行了深入研究，设计了详细的处理流程。根据管壁图像的特点选取了相应的图像处理方法，并基于OpenCV图像处理库予以实现，完成了检测系统软件设计与编程。本文还就影响管壁缺陷测量误差的相关因素进行了分析。本文在实验室中构建的微细管壁缺陷检测系统实现了对直径8mm，深100mm管的管壁缺陷检测，可以检测出0.3mm以上的孔状缺陷，能够达到要求的标准差0.05mm以内的检测精度。本系统的建立验证了全景成像原理在微细管壁检测中的可行性，为后续的工业化应用奠定了理论基础。