我国有着巨大的饮料酒生产市场以及饮料酒产品的高增长率，但饮料酒生产线的自动化装备水平亟待提高，尤其在饮料酒生产线上的检测环节，主要依赖人工检测。近年来，随着消费水平的提高和相关法律、法规的完善，在饮料酒类行业中，产品质量变得越来越重要。人工检测效率低、精度低、漏检误检率高，面对国外先进成套饮料酒生产装备对国内市场的冲击，研究具有自主知识产权的饮料酒自动检测设备具有十分重要的价值。本论文旨在研制面向大型高速保健酒自动化生产线上的产品检测智能机器人。保健酒智能视觉检测机器人是以多传感器信息融合为基础，利用机器视觉和智能控制技术，在不影响正常的安全生产过程的同时，可实现高速保健酒自动化生产线上的自动检测，并能把不合格保健酒实时自动分离出生产线。保健酒智能视觉检测机器人涉及机器视觉、机械设计与传动、光机电一体化、传感器检测与信息融合、光学成像、数字图像处理和通信等多学科领域技术。本文从饮料酒检测现状出发，首先分析了机器人实施的技术路线和整体设计方案，研究了机械结构、机电控制系统、光学成像与视觉信息获取，详细设计开发了针对保健酒液中的可见异物检测和外观检测算法，并经过了大量实验论证，最后研制出保健酒智能视觉检测机器人样机，并把相关技术推广到大输液和口服液等医药自动化生产线上，为饮料医药行业的产品安全生产提供重要保障。归纳起来，本文主要工作和取得的创新成果有：1、阐述了饮料酒产品的检测现状，指出研制智能视觉检测机器人的重要意义，概述了机器视觉技术，分析了保健酒中可见异物及外观缺陷的成因，重点分析了国内外饮料酒检测的现状。2、对保健酒智能视觉检测机器人系统进行了可行性分析论证，给出了整体实施技术路线和技术方案，设计了直线间歇式、圆盘固定位置拍照式和旋转跟踪式三种保健酒智能视觉检测机器人的机械结构，并进行了对比分析，研究了基于多IPC和PLC的分布式精密光机电控制结构，分析了伺服跟踪拍摄控制的“加速跟上-同角速度运转-快速返回”三个阶段过程，提出了黑色异物和装量检测工位、白色异物检测工位和瓶盖检测工位的光学成像方法，给出了机器人的检测流程，对比研究了多种次品分拣方案，分析了机器人的软件构架。3、对保健酒中的可见异物对象进行了运动学分析，并把可见异物和气泡、瓶壁刮痕刻度等进行了对比，对基本滤波算法进行了分析研究了一种改进型加权滤波处理算法，并提出了基于中值的加权均值滤波算法，既能有效的滤除噪声，又能有效的保留运动目标，根据保健酒特定的瓶型进行了检测区域的标定，提出了一种基于边缘统计的经验规则定位法进行图像定位，并得到了良好的定位效果。4、研究了保健酒液序列图像中可见异物的分割与识别方法。分析了背景减除的运动目标提取方法，详细介绍了基于时间差分的运行目标提取，研究了基于Fisher评价函数的阈值分割，详细分析了基于改进型Mean Shift和Kalman滤波的运动目标跟踪方法，并进行了实例分析与测试，从运动目标的位置、形状和运动轨迹等方面，构建支持向量，研究了基于支持向量机的运动目标识别，进行了图像标定，然后从压像素角度分析，对可见异物进行测量，并判断异物尺寸是否在允许范围内，通过实验，验证了可见异物分割与识别算法的可行性和有效性。5、研究了保健酒产品的外观检测算法。针对侧瓶盖缺陷，提出了多重扫描的边缘特殊点重心法定位，针对顶面瓶盖，提出了一种多重搜索定位法定位，得到定位点后，研究了一种基于分层思想的瓶盖缺陷图像快速匹配检测方法实现瓶盖检测，针对Sobel算子边缘检测的优点和缺陷，提出了基于改进型Sobel算子，得到液面线，并根据经验规则判断液面高度，实现装量的检测。6、实现了保健酒智能视觉检测机器人的样机研制及推广应用。给出了机器人的实物图和各关键部分装置图，从人机界面、测试界面、控制软件和数据库模块四个方面分析了软件部分的构成，最后分析了保健酒智能视觉检测机器人的Knapp-Kushner测试方法，给出了测试数据，最后把保健酒智能视觉检测机器人的相关技术推广到大输液视觉检测机器人、安瓿视觉检测机器人和口服液视觉检测机器人等设备上，并得到了实际应用。在保健酒智能视觉检测机器人研发过程中，从方案设计到测试实验，从图像预处理与定位算法，到可见异物检测与识别和外观检测方法的研究，从机械设计到精密光机电控制与传动，从样机研制到推广应用，发现并解决了大量的理论和实际问题，为设备的应用及后一步的升级开发提供了宝贵的经验，给相关设备的研发带来了良好的参考价值，为实现饮料酒和医药自动化生产线上的产品质量安全提供了保障。