近年来，市场对晶英石板需求量大幅增长，但生产效率受限于打磨环节。现有晶英石板打磨机未采用图像检测技术，导致生产效率低下、破损率高、良品率低。因此，本文在分析晶英石板打磨功能需求基础上，设计一种晶英石板打磨机图像检测系统。与传统打磨机相比，该系统自动化程度较高，能够在打磨前检测出破裂的晶英石板并进行分流，以双目测距系统代替传统的人为感知操作，有效提高生产效率和晶英石板良品率。　　为实现上述功能，本文完成的研究内容和取得的成果主要包括：　　（1）设计基于图像检测技术的全自动晶英石板打磨机，包括打磨控制模块与图像检测模块。重点对图像检测模块中的晶英石板裂纹检测和晶英石板双目测距原理进行了分析。　　（2）晶英石板裂纹检测算法研究。对比分析了传统裂纹检测算子裂纹检测效果，考虑到膨胀算法在本质上是卷积的一种特殊形式，将卷积算子等效成膨胀结构算子。因此提出基于一种传统Laplacian算子与膨胀结构算子相结合的改进型晶英石板裂纹检测算子，仿真结果验证了该算子用于裂纹边缘检测的精确性。　　（3）双目摄像机标定算法研究。建立摄像机成像过程线性数学模型，在考虑摄像机成像过程畸变误差基础上建立摄像机非线性数学模型。利用张正友标定法对双目视觉系统的两台摄像机进行标定，获取双目摄像机各自参数，根据该参数计算双目摄像机的空间位置关系。　　（4）基于特征匹配算法的双目测距算法实现，完成双目摄像机对晶英石板的测距。采用SIFT特征匹配算法和SURF特征匹配算法提取晶英石板面特征点，得到特征点的深度距离。剔除误匹配以及与其它特征点差异性较大的特征点，对剩下的特征点深度距离取平均值作为距离的测量值。当双目摄像机与晶英石板距离适中时，测距误差低于2%，测距算法的精度和实时性能满足工业现场的要求。