随着我国的高科技电子信息产业不断发展,自动化点胶机的需求量也不断增长。为了提高生产效率,传统的单阀接触式点胶机正在转换为双阀非接触式点胶机。由于双阀技术仍处于研发和改进阶段,国内关于此类双阀点胶机视觉系统的研究较少,本文以非接触式双阀点胶机视觉系统展开研究,主要研究内容如下:根据点胶工艺需求对相机、镜头、光源等硬件进行了选型。以对应的点胶阀喷射九个胶水点在标定板的方式代替了传统的使用九点标定板进行手眼标定。同时,以九点标定法获得九点标定矩阵为基础,提出了一种测量主点胶阀喷嘴与副点胶阀喷嘴中心之间距离的测距方法,使用机器视觉的方法解决了双阀的测距问题,省去了手动测量阀距的过程。以环形物料为主要研究对象,对相机采集到的图像进行图像处理算法的研究。使用灰度拉伸法对采集到的图像进行预处理,以图像互相关算法、非极大值抑制算法、高斯金字塔搜索策略等为基础,确定了自动识别ROI的方案,代替了现有的手动划分ROI的方式。分析了轮廓模板匹配算法实现过程,采用Canny算子进行待测物轮廓提取,确定了相似性度量方法,采用旋转不变性与金字塔搜索策略来进行待测物的准确定位,搜索出物料在图像中的具体位置。图像识别与定位后,根据点胶工艺,对理论点胶位置的选取进行模拟点胶实验,提出了基于边缘单次点胶的最佳点胶位置选取方法。以最小外接矩形法和双线性插值法为基础,实现了以环形物料为实验对象的最佳点胶位置确定,完成了双阀点胶机的引导点胶实验。点胶完毕后,采用blob分析法对覆盖胶水面积进行识别与检测,使用Otsu阈值分割法对图像进行分割,形态学处理去掉干扰区域,对感兴趣的连通域进行特征量计算,通过计算连通域的形状特征来检测点胶结果是否达标。对于被氧化或腐蚀较为严重导致blob分析法无法识别的物料,通过图像校准、低通滤波、轮廓加权抑制对传统的图像减法进行改进,采用改进的图像减法提取连通域,blob分析法进行特征量分析,完成了图像检测中胶水覆盖面积的计算。通过Matlab2018软件、Halcon12软件和Visual Studio 2015平台混合编程完成了手眼标定、双阀测距、图像处理算法的相关研究与实验。实验中无缺陷环形物料的正常生产率达到了99.82%,缺陷环形物料的正常生产率达到了92.76%。