我国是酒类、饮料生产大国。在这些液态食品中,异形瓶装产品占据着极大的份额,其质量安全问题日益受到重视。目前国内厂家主要采用人工检测方法,难以满足高速度,高质量的生产要求。本文选取异型瓶装劲酒为研究对象,详细分析了相关的图像检测技术,实现其在线自动化检测。本文设备的研制成功将大大提高厂家的生产效率和自动化程度,具有极大的社会意义与经济效益。首先,论述了本文研究的市场背景,人工检测现状以及国内外相关机构在溶液内可见异物检测方面的研究与应用。然后简单叙述了机器视觉的定义,视觉系统的构成,同时分析了机器视觉系统在生产生活各个方面的应用。在研究机器视觉工业检测系统的几个关键技术的基础上,结合实际情况深入分析了劲酒质量视觉检测机器人的设计难点,详细设计了视觉检测机器人的整体结构。本文提出了一种适合劲酒检测的跟踪方案,即产品从生产线进入检测设备后,由翻转机械手将劲酒按设计的方案翻转-停止,瓶内杂质在惯性和重力作用下继续运动,相机跟踪拍摄多张图片,根据序列图片分析结果识别杂质,然后在剔除工位将次品剔除。该方案仅采用一个摆臂即可完成黑色、白色可见异物的跟踪检测,易于控制且大大降低了成本。其次,在可见异物检测算法环节上,详细分析了劲酒中可见异物的图像检测算法流程,研究了劲酒图像预处理中的定位技术,重点研究了可见异物运动目标检测和跟踪算法。在使用改进的差分算法检测运动目标得到目标可疑点后,根据异物的面积和形状特征的不同采用不同的处理方法。对于面积较大、形状细长的异物直接根据Blob分析将其识别；对于无法在面积和形状等特征上和气泡分辨的异物,本文提出了基于粒子滤波的相关跟踪算法确定其运动轨迹,根据两者运动方向的不同来识别。实验结果表明,本文研究的可见异物算法对劲酒产品的检测结果优于人工灯检。最后,开发了劲酒中可见异物图像检测的总体软件。在攻克软件中所涉及的实时图像采集与处理、可靠通信等关键技术的基础上,实现了软件各个功能模块。