精密和超精密加工已经成为在国际竞争中取得成功的关键技术,现在机械加工正朝着高精密、高速、高生产率切削的方向发展,对刀具的各种性能也提出了相当高的要求。各种切削加工性能优越的超硬刀具的开发研究是必然的趋势,金刚石具有最高的硬度,耐磨、易脆、耐蚀等特异性能和优异的物理、化学、机械性能,因此金刚石刀具超精密切削是超精密加工技术的一个重要组成部分。以图像处理技术为基础的视觉图像检测技术近来得到迅速发展,其不仅可以大大提高生产效率和生产的自动化程度,而且机器视觉易于实现信息集成,满足数字化、自动化生产的要求。本课题针对弹性浮动研磨过程中金刚石表面质量的缺陷特征检测,设计开发了基于图像识别的检测系统,本文主要进行以下几个方面的研究工作：首先,通过文献综述本课题的研究背景和意义,论述国内外的研究现状及发展趋势,主要对图像检测系统结构组成的概况、图像特征提取及曲线拟合算法的研究现状、几种金刚石检测技术方法的分析进行论述,针对国内外的研究情况实例,分析了图像检测技术的发展趋势。其次,设计图像检测系统的总体结构,选择CCD镜头、激光共聚焦显微镜OLS4000.XJZ一6A金相显微镜、SCC-101P.Aver Media V1A3-C等组成图像采集系统,选用Aver EZCapture.VC++、C和MATLAB进行图像处理软件设计第三,分析常见的几种重要的预处理方法。其中,设计一种行列二均值阈值计算方法,其后设计基于预处理的对比法图像特征识别,可根据特征像素点选择性采用一种或几种预处理步骤后的图像进行对比。然后,提出将曲线拟合应用到图像特征分析的方法,论述其原理过程中的公式、数据、曲线图像、拟合的效果图、拟合评价参数计算和型式的比较判断。对于5波峰曲线实验,Gauss7和平滑样条拟合p=0.7562723是最好的两种曲线拟合型式。最后,提出将图像检测系统应用于金刚石研磨表面特征分析。分别用线粗糙度测量的方法、对比方法、曲线拟合方法对凹坑、擦伤和划条等特征进行检测,其中划条的特征为Fourierl、Poly2型式。