换向器属于电机的核心部件之一,其需求量随着电机行业发展而逐渐增加。目前换向器的内孔质量检测大都使用人工观察的方式,无法对缺陷进行定量描述,并且内孔较小,检测过程具有主观性、检测过程困难效率低下。为了提升产品的检测效率同时适应智能制造的发展,本文提出了一套的内孔缺陷的机器视觉自动检测方案。本文对内孔及缺陷特性进行分析,进行了检测系统的总体方案设计,包含了光学器件的选型、照明方式的设计、图像采集方案的设计及软件模块的划分。对检测系统进行标定方法研究,分析了内孔检测镜头的畸变类型,探索了相机位姿偏差对成像结果的影响,设计了标定靶标及标定工装,确定了检测系统的标定方法,进行了标定实验及标定精度分析。对采集的非等分辨率内孔图像设计了图像展开算法,实现了内孔圆环图像的等分辨率展开。针对展开后图像中存在的光照不均匀现象及内孔检测区域不能完全清晰成像的问题,提出了基于Lab颜色空间的去光照不均算法和基于图像融合的清晰度增强算法,实现了对展开图像的质量增强。对内孔中常见类型缺陷设计了灰度形态学与动态阈值结合的内孔破损夹杂类缺陷检测算法和基于色差分量的内孔颜色不一致类缺陷检测算法。对内孔检测技术进行了综合实验验证,包括展开算法的鲁棒性验证、图像增强算法的适应性验证、缺陷检测算法的准确性验证及检测的时间效率分析。本文在搭建的内孔检测研发实验台中实现了对直径9.84mm,深度10mm的换向器内孔质量检测。检测的精度高,速度快能够满足后续内孔在线检测的需求。