针对线缆行业长期存在的外观缺陷检测困难的问题,本文选取了光缆作为研究对象,对基于机器视觉的光缆外观缺陷检测系统进行了研究,用以实现对光缆外观的实时检测。本人工作的具体内容有:(1)硬件选定及方案确定。针对光缆生产线性运动且速度快的问题,采用线阵相机进行图像采集,并选择相应的镜头、光源以及一些附件如编码器、采集卡、光源控制器等,确定检测方案。(2)护套外观缺陷检测。对于外观凹坑凹痕及直径的缺陷检测,采用阈值分割方法,把凹坑划痕、光缆和背景三者区分开,检测出凹坑划痕的面积以及光缆的直径。(3)图像拼接。由于字符范围较长,且中间有大部分空白区域,考虑到图像过宽以及显示查看方便,采用简单的图像拼接,即把一个周期的含有字符的多个小图像组合成一幅大的图像。根据字符整体的特点,在外界不给信号的情况下,能够很准确稳定的拼接出完整的图像。(4)字符质量检测。对于光缆外观机械印字质量的检测,针对其固定不变的字符部分,采用的模板匹配的方法进行检测,先建立一个模板,用实时拼接的图像跟模板进行对比,根据字符模块数和匹配的相似度进行判断决策。(5)数字米数识别。针对机械印制数字米数变动且印制不规范的特点,采用了神经网络分类器,对数字米数进行分类识别。在印制数字较清晰完整的情况下,识别率能够满足客户要求。在此基础上,把识别的数字同实际长度实时对比,检测印字轮印制的数字是否出现跳码。系统安装到现场进行实际的测试应用,通过2个多月的试运行,不断进行改进,达到了客户的检测的要求,验证了检测系统的可行性与有效性。本文的检测系统不仅局限于光缆的外观缺陷检测,还可以应用于其它类似的线缆产品的检测,具有很好的市场前景。