机器视觉检测是用相机来代替人眼完成对产品的检测,相比传统的人工检测,机器视觉检测有着无法比拟的优势,近年来,国家提出了制造业要要向智能化方向发展,增强中国制造的竞争力,机器视觉作为智能化制造中的重要地位,因此目前很多企业和高校都在对机器视觉进行研究。本文根据实际生产的需要对自润滑垫片的机器视觉检测系统进行了研究,主要的研究内容如下:在设计初期,对检测目标进行分析,对检测系统进行了整体的设计,将检测系统分为机械系统、硬件系统、软件系统和控制系统,确定了整体的设计之后,对子系统进行相对独立的完善,最后将子系统组合成检测系统。在完成系统设计之后对硬件系统中的相机、镜头以及光源的选型进行了研究,研究了相机以及镜头的选型标准,通过计算确定了相机和镜头,对光源的光照强度、光照方式、光照颜色进行了研究,根据本文的检测对象,选定了光源。硬件系统搭建完成后对图像算法进行了研究,从图像的采集到最后的结果输出进行了逐一的研究,主要有图像恢复化处理,将彩色图像变为灰度图,接着对图像进行定位,找到目标所在位置,接着对图像中存在的噪声进行滤除,再通过二值化将图像分为目标和背景两个区域,由于阈值的选择不能够很好地分离背景和目标,需要对图像进行形态学处理,之后分割图像的边缘获取图像的尺寸信息,完成对图像的处理算法的设计,同时完成对缺陷检测算法的设计。对系统的软件部分进行设计,研究了几种不同的编程软件,最后选择LabVIEW作为本文的编程软件,对软件部分也做了整体的设计,将软件部分分为用户登录、图像的采集、图像的处理、尺寸的判断、数据的保存以及分拣五个部分,对五个部分进行了详细的设计。最后,对测量得到的数据进行过程控制分析(SPC),得到外径的过程能力指数CP=1.04,内径的过程能力指数CP=1.01,螺栓孔距的过程能力指数CP=0.58。外径和内径的过程能力要好于孔距,需要对孔距的过程进行分析,提高其过程能力。本文针对工业生产中的自润滑垫片设计了整套的检测系统包括用户登录、用户操作界面和检测处理算法,具有一定的实用性,相比传统的人工检测,系统具有高稳定性、快速性以及持久性,对工业应用具有参考意义。