姜阔胜，杨涵坤

(1.安徽理工大学 机械工程学院，安徽 淮南 232001；2.深部煤矿采动响应与灾害防控国家重点实验室，安徽 淮南 232001)

产品质量检测是制造业中重要的环节，人工检测存在精度低、质量一致性差、效率低、成本高、智能化水平低等问题，而机器视觉检测则可以解决这些问题[1]。曹旭明等[2]介绍了一种使用Blob分析图像处理、亚像素拟合轮廓边缘等方法对螺栓类零件各几何参数进行实时测量的系统，提高了在线测量和分拣的效率。袁纵青等[3]设计了一套机器视觉汽车零部件的冲孔和字符的检测系统。使用阈值分割、像素点面积特征、圆度特征和深度学习的方法实现了良好检测效果。

然而上述系统还存在问题，传统单一化的生产方式已经难以满足个性化定制需求[4]，不同形状尺寸零件的视觉检测方案是不同的，一旦检测的零件和缺陷种类发生变化，就需要重新设计检测方案，测控系统柔性化不足。

为解决上述问题，把柔性视觉检测[5]概念引入视觉测控系统是一个不错的思路。柔性化应用技术对解决视觉检测设备检测零件和缺陷种类单一、相机利用率低及检测效率低的问题有现实意义。柔性视觉测控系统是在传统的视觉检测设备基础上增加柔性控制器、柔性检测装置、柔性信息处理装置和柔性检测功能模块，从而使系统具备自协调、自适应的能力。本文根据柔性化需求，设计研发了一种智能高速云盘机柔性视觉检测系统。……