摘要：为提高汽车车身焊点质量的自动检测效率，研究基于机器视觉技术的自动检测系统；设计了以TMS320DM648DSP为处理器的系统硬件框图，针对传统的以局部灰度特性作为分类特征检测效果不佳的问题，提出采用具有生物视觉特性的Gabor滤波器对待测图像进行多方向和多尺度滤波，将滤波结果进行特征融合后降维的特征提取方法，将文章提取的各不同维度特征与传统方法提取的特征，分别采用支持向量机（SVM）与BP神经网络、AdaBoost分类器进行检测对比研究；实验结果表明，文章采用的SVM分类器平均检测率达97．73％，具有较好的鲁棒性。