随着制造业的大力发展，橡胶产品正被越来越多的被应用在更高要求的领域。但橡胶零件的品质控制不像金属、塑胶材质的产品一样方便直接，因为橡胶产品本身是有弹性的、外力接触会发生形变，测量的时候传统接触式测量根本没办法实施，加上橡胶产品很多都是黑色的，表面如果有裂纹、等瑕疵也不容易被发现。

该橡胶零件表面较为复杂，且本身有弹性，无法使用常规的检测工具测量。但是如果尺寸差距过大，则会影响隔膜的使用寿命甚至无法使用。

检测需求：检测橡胶密封圈边缘有无破损、毛刺：密封圈内外圆的半径，误差不得超过0.2mm：显示检测橡胶密封圈检测结果和统计今日生产橡胶密封圈的良品和不良品数据。

对图像进行标定和二值化处理计算出工件的白色与黑色连通区域，接着筛选出图像上内圆的白色连通区域，之后对黑色连通区域进行圆度检测，判定橡胶密封圈 边缘有无破损、毛刺。分别去计算白色与黑色连通区域的最小外接圆，计算得出内外圆区域最小外接圆的中心坐标X、Y和半径后，并通过这些参数分别生成内外圆的测量区域，最后分别使用圆测量区域测量出圆。判定内外圆半径是否达标。最后将检测橡胶密封圈检测结果和统计今日生产橡胶密封圈的良品和不良品数据显示在主界面上。

机器视觉的应用节省了大量人力资源，减少公司大部分劳动力支出，提高生产效率，给公司带来可观的效益。机器视觉检测系统可以检测橡胶的外观和尺寸缺陷，也可以自动装卸材料等。