数字图像处理技术是20世纪60年代开始发展起来的一门新兴学科。随着计算机技术的发展,在现代化自动化生产过程中,人们将数字图像处理技术广泛应用于生产监控、产品质量检测和控制等领域,基于数字图像处理技术的检测系统代替传统的人工检测方法,避免了因人眼视觉疲劳而造成的漏检或误检,使生产自动化程度、生产效率得到了很大的提高。采血针是大规模使用的医用产品,目前在采血针自动生产的过程中,仍然采用人工的方式来检测产品质量,人由于受劳动强度的影响不可避免地出现漏检和误检,同时还投入需要大量的人力物力,加大了成本也阻碍了生产自动化和生产效率的提高。为此,本文结合厂家的需求,根据采血针的图像特征设计了基于数字图像处理技术的实时检测系统。本文首先介绍了采血针生产系统的特点和检测方法,提出采血针实时图像检测系统的设计思路,并对目标检测方法、图像增强、图像平滑和图像分割等相关的图像处理算法进行了讨论。然后详细介绍了该系统的设计过程和实现方法,包括系统的性能分析、系统功能模块划分、系统设备的选取和设置、动态图像自动获取、缺陷检测算法设计,最后完成了实验分析及论文总结。在系统设计的过程中,创造性地实现了动态图像的自动采集,对采血针图像的特征进行了有效的分析,采用图像裁剪、直方图均衡化的图像增强方法、邻域平均法的平滑处理方法、基于迭代法自动确定阈值的图像分割方法等对采血针图像进行预处理,根据采血针缺陷的形状特征设计了简单易行精度较高的缺陷检测算法。本文使用Vsual C++6.0来开发该检测系统,使用模块化编程方法,代码具有很好的可读性和可修改性,软件界面友好。本文最后对设计的系统进行了一系列的实验和测试,结果表明,本系统具有速度快,实时性能好,总体检测效果佳的特点,为合作厂家实现生产全自动化提供了可靠的技术支持。