殷苏民，鲍红力，吉彬斌，刘金亮，张建刚

（江苏大学机械工程学院，江苏镇江 212013）

0 引言

某汽车发动机铸件生产企业在产品下线之前，要求对工件外观进行检验，防止有缺陷的不合格工件出厂，对后续的机械加工设备产生不良影响。传统的检测方法是根据检测要求进行人工目测，这种测量方法检测效率低，劳动强度大，并且检测结果受检测人员的主观影响较大。为此，在实际生产线上采用机器视觉系统进行在线检测，自动识别工件的瑕疵，实现质量检测的自动化，以提高生产效率，减轻劳动强度，提高检测质量。本文讨论的图像模板匹配技术即是视觉系统中采用的一种信息处理方法，也是图像处理中一个很重要的研究方向。图像匹配方法有多种:基于灰度信息、基于特征、基于变换域［1］。本文针对发动机缸体图像自身的特点，在基于灰度匹配算法的基础上，提出一种基于图像小区域的模板匹配算法，在实际应用中获得了良好的识别效果。

1 图像匹配原理

图像匹配是对两幅图像在灰度和空间上的配准，一般的图像匹配技术是利用已知的模板利用某种算法对识别图像进行匹配计算，进而获得图像中是否含有该模板的信息和坐标。如图1所示，匹配模板就是待匹配图像中的一幅已知的小图像（大小为m×n），而模板匹配就是在待匹配图像中（大小为M×N）搜寻含有匹配模板信息（这些信息主要包括灰度值等）的目标，通过一定的算法使匹配模板在待匹配图像中找到所要匹配的目标匹配区域，并确定目标匹配区域的坐标位置和相似度。……