我国核工业不断发展,对核工业中核电燃料行业提出了更加严格的要求,核电站安全运行与核电燃料元件的质量紧密相关。在核电燃料元件生产过程中,锆管元件在进行端塞焊前需对锆管元件两端坡口质量进行检测,当前检测大多是由人工进行抽检,无法满足精度要求。由于使用机器视觉的缺陷检测技术可以极大的提高检测效率与检测精度,被很多企业应用于管类元件坡口质量的检测。论文选题于某核电燃料元件生产企业锆管元件端塞焊自动化检测改造项目,针对该企业坡口缺陷检测需求,开发一套基于机器视觉的锆管元件坡口在线检测系统取代当前人工抽检的检测方式,实现对锆管元件生产质量更好的把控,减轻操作人员工作强度。本文主要研究工作如下:(1)通过分析该端塞焊坡口在线检测系统的需求,明确了该检测系统的功能需求,确定了该系统软、硬件技术指标。详细阐述了系统设计原则,基于系统设计原则对系统流程、视觉部分和系统软件设计过程与结果进行了详细的阐述。(2)针对光学成像系统进行设计,提出了单侧分区域多次成像和两端一次成像,根据对比两者实验结果确定最终选择两端一次成像。提出了复合式的打光方式,通过实验验证该方式成像效果好于单一光源打光。根据技术要求,搭建了端塞焊坡口在线检测系统的硬件方案,对检测系统中自动对焦算法与缺陷检测算法进行了阐述。(3)分析了该检测系统中数据库系统的需求,明确了数据库系统设计的目标。建立了数据库与LabVIEW间的连接,明确了数据库系统需存储数据的数据类型、存储方式,建立了数据库表格。实现了数据库系统查询功能、显示功能和删功能。(4)建立上位机控制系统拓补图,确定了软、硬件间的连接方式。结合本检测系统构架需求,优化了传统生产者—消费者的构架模式,确定了系统功能构架。实现了登录模块、主界面模块、视觉调试模块、元件包信息录入模块和缺陷检测模块。该检测系统投产运行,单根锆管元件检测时间9.8 s,检测率100%,准确率大于99.99%。