提高生物医学药品的开发速度多年来一直是科研人员追求的目标。随着科技的发展，科研人员对其研究的力度，越来越大。丰富的果蝇种类，为科学家进行遗传学、发育生物学等科学研究提供了良好的实验动物模型。本文就果蝇复眼病变检测的机器视觉系统理论与技术进行了系统的研究。该项工作是机器视觉技术应用于医学图像领域尤其是诸如果蝇之类的细小生物样本的显微成像方面的新尝试，并且是一个非常值得研究的方向。本文分别在液流式果蝇样本的输送、果蝇复眼显微图像的采集、果蝇复眼病变特征的分析、病变诊断识别、诊断图像信息的管理5个方面取得了较有成效的进展。基于机器视觉技术，利用比较先进的JVC／TK-C721EC彩色摄像机、体视生物光学显微镜、美国NT公司的图像采集卡PCI-1409等仪器，组织和完成了果蝇样本的采集工作，建立了果蝇复眼病变检测的硬件平台。运用图像处理软件VisionAssistant(视觉助手)设计与实现了3种提取果蝇复眼轮廓的图像处理理论和算法—灰度变换法，闭运算法，颜色阈值法，比较和分析了各自的适用范围和功能，处理结果表明基于闭运算的提取方法优势明显。同时，设计了提取果蝇复眼病变斑点的方案，并实现了果蝇复眼中的坏区位置和坏斑大小的快速分析和计算，给出了计算结果。最后，以LabVIEW 7.1软件为平台，建立了果蝇复眼病变自动检测的人机交互界面，动态显示果蝇复眼图片的处理过程及复眼面积、坏斑面积等相关结果，复眼轮廓或斑点的选择，阈值的设置，选图参数，图像预处理模块，闭运算模块，颜色阈值模块等。目前该系统与人工检测相比，检测精度可达到90％，处理时间为1.5-1.8秒／张，为高效地检验果蝇一类受试对象的药物反应和新药品的适应性检测提出行之有效的新方法。