随着人类对产品质量安全问题的日益关注,食品饮料、医药行业中液态产品的人工灯检方法已不能满足生产厂商、消费者以及更高行业标准等的要求。本文以液体产品自动灯检技术为研究背景,设计和开发了一种异形瓶装溶液可见异物视觉检测系统,实现了溶液质量的在线全自动灯检,提高了灯检速度和精度,具有巨大的经济效益和社会效益。首先,本文论述了工业背景下的机器视觉技术,对工业视觉检测系统的分类、结构、产品群、工业应用以及未来发展趋势进行了详细介绍;并对当前国内外在线自动灯检设备的研制情况和液体可见异物检测方法进行了总结和分析。其次,对工业视觉检测系统的设计方法给出了许多实用建议。在此基础上提出了异形瓶装溶液可见异物检测系统的设计方案,主要创新点包括:设计了一种与现有自动灯检装置不同的异物与背景分离机械结构——高精度伺服控制机械手翻转装置,解决了瓶体形状特异的难题;在进行大量实验的基础上提出了一种适于该瓶装溶液检测的特殊照明方案;设计了一种将翻转机械手与转塔相结合的流水线结构;给出了视觉系统的工作原理、流程以及电气控制的详细结构。然后,对可见异物检测算法设计的难点进行了分析,提出了利用液体序列图像帧间异物运动轨迹的连续性和方向特性进行检测的思路。通过对异形瓶装溶液异物运动轨迹进行数学建模与实验分析,得出异物运动的重要规律。介绍了该酒液图像预处理步骤:先对溶液图像进行有效检测区域标定,然后利用一种基于极值均值的自适应滤波算法对图像进行噪声减除。最后,提出了异形瓶装溶液可见异物的检测识别方法:包括预处理、可疑运动目标检测和真实异物识别三个步骤。针对不同特征的可见异物,本文给出了不同的检测识别方法:运动检测环节,浅色异物利用实时性强的帧差法实现运动检测;针对暗色异物帧差可能产生空洞现象的缺点,运用基于同化填充的改进帧差方法进行运动检测。异物识别环节,采用了一种基于组合帧的异物识别方法进行暗色异物识别;针对浅色异物成像的气泡干扰,运用Kalman滤波器进行轨迹预测,引入轨迹方向判决条件实现了异物的跟踪识别。通过抽样检测实验证明了整个检测方法的有效性和可行性。