该文分析了计算机视觉检测技术在工业检测中的应用,针对生产线零件编号的特点,研究了计算机视觉检测的相关技术,开发出基于计算机视觉的生产线零件编号的识别系统.该系统的软件部分包括三个主要模块:图像采集模块、图像预处理模块和图像识别模块.采用VC++语言及MFC编程,很好地实现了零件编号计算机视觉识别实验系统各个模块的功能.图像采集模块利用数字视频应用软件包(VFW)实现视频图像采集,视频采集卡可以通过虚拟驱动程序(VXD)与Windows连接,用户通过API接口实现从模拟视频源采集信号转换为数字视频信号,程序对不同厂家的视频采集卡具有硬件无关性.图像处理模块完成待匹配图像和模板图像制作的两部分功能.在待匹配图像的制作部分主要采用了3×3均值滤波算法对图像进行平滑滤波处理,然后采用整体阈值法进行图像二值化处理,最后对二值图像进行裁剪;在模板图像的制作部分主要是在图像经过预处理之后将图像以数字为单元进行区域分割,然后应用数学形态学的数学方法进行数字骨架的提取,亦即对图像进行细化处理.图像识别模块是整个实验系统的核心,在该模块中,提出了一种新的快速模板匹配法——TTFM(Thin Template Fast Matching)算法.这种算法是在模板匹配的思想、数理统计和数学形态学的理论基础之上实现模板匹配的.采用的具体匹配方法有:多区域模板匹配、搜索优化匹配和分模板匹配算法.最后该文介绍了实验系统的界面、操作过程和系统运行情况.