零件表面缺陷检测是对零件质量保证的重要手段之一,而且随着产品全球化用户越来越多,对产品质量的要求也越来越高。产品质量不仅表现在它的使用功能上,还跟它的外观表面有很大的关系。但目前的表面缺陷检测大多集中于平面的表面缺陷检测,而大多数缺陷都具有一定的三维信息,显然这样的检测方法并不能满足生产需要。为了能更好地表达物体的三维表面信息以及针对其三维信息进行缺陷检测,本文提出了一种基于线激光扫描的零件三维表面缺陷检测系统。首先对相机进行标定,获取到相机的内外参数,可用于对相机采集到的图像进行矫正,以及后续图像处理中的坐标转换。然后利用图像采集系统采集图像,对采集到的图像依次进行高斯滤波、图像差分、图像对比度提高、条纹中心线提取、坐标转换,得到零件表面的三维点云数据,最后将得到的数据与无缺陷物体表面的数据做差,根据差值与设定的阈值作比较,判断表面是否存在缺陷,从而减少由于没有及时检测到缺陷而造成的损失。主要研究内容有:（1）通过对基于线激光扫描的零件三维表面检测系统的检测条件的分析,确定图像采集系统的相关参数需求,并根据线激光的特点及CMOS相机的选型方法,确定了图像采集系统的硬件组成和激光条纹图像的采集方案。针对采集到的带有激光条纹图案的图像的特点,拟定了激光条纹图案的预处理流程,并利用激光三角法将图像坐标与世界坐标联系起来,为后续的物体三维重建以及表面缺陷检测奠定了基础。（2）提出了一种基于图像差分的激光条纹图案提取的方法。首先拍摄无激光照射下的零件图像,以此作为被差分的图像,然后使得线激光以合适的速度扫描整个零件表面并拍照。再对有激光照射的图像和无激光照射的图像进行差分计算,最终得到激光条纹图案。此方法能够较快速地提取出激光条纹图案,避免背景图案的干扰,同时运算速度快,能够满足表面缺陷检测的基本要求。（3）提出了一种基于Hough直线检测的条纹中心线提取方法。首先遍历图像的每一个像素点,找出图像中每列像素点最亮的点,再对其进行Hough直线检测,将检测到的最亮的点连接成直线,这条直线就是激光条纹的中心线。（4）根据本文选用的图像采集系统等硬件和开发的图像预处理、激光条纹中心线的提取、坐标转换算法等软件,提出了一种基于线激光扫描的零件三维表面缺陷检测的方法,同时搭建出了与该检测方法对应的实验平台。通过对检测结果的分析,验证了该检测方法的可行性。