目前,在自动灌装行业主要是使用大型的流水线灌装系统,灌装系统主要采用的是传感器加PLC控制系统来实现机械的控制和灌装,灌装设备通常是对准瓶口的中心位置,由于容器一般是圆柱形,所以对于容器的摆放位置没有要求,但是对于有毒物质的灌装以及偏心桶的灌装,一是因为偏心桶无法确定灌装口的位置,需要人工值守进行灌装,二是对于人工灌装有毒物质的情况下,不利于工人的身心健康。本文针对这种场景下提出了利用机器视觉进行灌装口位置识别的自动灌装系统,系统采用图像处理的理论知识,实现机器视觉的应用。着重设计了测量系统的整个硬件软件,对于算法进行了仿真对比,并在嵌入式平台上进行第三方软件库的移植。完成了图像测量系统的搭建和测试以及嵌入式平台上图像处理的研究工作。本文具体研究内容如下:(1)介绍了测量系统的硬件部分,图像采集部分的相机、镜头的选型,光源的选择,图像处理平台介绍了包括Matlab的仿真平台和嵌入式硬件平台,实验平台控制部分的硬件包括PLC控制器、电机控制器、步进电机以及PLC控制程序设计。(2)对图像预处理进行了相关研究,首先进行灰度化处理,将彩色图像转换成灰度图像,减少图像处理的计算量,为了提高图像测量的精度和准确度需要对图像进行图像的滤波操作,降低图像噪声对图像边缘特征描述的影响,分析研究了一些常见的图像噪声(均匀噪声、椒盐噪声、高斯噪声)的特性,针对不同的噪声研究了相关的滤波理论知识,分析了不同滤波理论的应用场景,最后对边缘检测的相关算子进行了相关研究,并对这些边缘检测算子的检测效果进行了仿真比较。(3)研究了图像测量的方法,提出对图像处理的滤波部分进行改进的思路,将二维分数阶卡尔曼滤波方法应用到图像的滤波中,利用软件仿真实现了二维分数阶卡尔曼滤波和其它的滤波算法,比较了它们对于噪声过滤的效果,针对图像测量的重要算法知识(经典霍夫变换和随机霍夫变换)进行了研究,并分析了改进的图像滤波对于图像测量算法选择的优势。(4)对图像的测量的过程进行介绍,先对测量系统进行标定,并且分析了图像处理的数据,将其转换成实际位置信息给PLC控制系统,使灌装设备到达平台实际位置,分析了测量过程中会产生误差的原因并提出了相关建议。将改进的随机霍夫变换与经典霍夫变换和随机霍夫变换的算法的结果进行比较,验证了改进的算法的有效性。最后研究了图像处理的第三方软件OpenCV库,将其移植到嵌入式开发板AM335X上,并利用该库对图像测量进行了实现。