氟塑料以其耐高温、抗摩擦、抗腐蚀、高强度以及绝缘性好等优点越来越广泛地应用于工业生产。在氟塑料薄膜生产中,薄膜表面产生的疵点是影响薄膜质量的关键因素。传统的疵点检测主要采用人工方式。由于存在人为因素和外界干扰的影响,传统的人工质量检测存在速度低、效率低、漏检率高等问题。因此,采用基于机器视觉的在线检测系统取代传统的人工质量检测势在必行。本论文以氟塑料薄膜生产中的疵点检测系统为研究背景,首先论述了基于机器视觉的在线疵点检测系统的总体设计。然后针对本课题要求检测的幅面宽、分辨率高、速度快的特点提出了采用多个线阵CCD并行采集数据,并配合选择性像素级图像融合算法、粗检测一细检测两步策略的图像处理算法的在线检测方法。在选择性图像融合算法中,若各CCD采集的图像数据均不含疵点,则不进行图像融合;只要有一帧数据含有疵点,则进行图像融合。由于待检测薄膜表面的大部分区域没有疵点,故采用粗检测—细检测两步策略的图像处理算法。粗检测采用基于标准行的灰度匹配法来判断疵点是否存在,细检测对疵点进行定位和聚类。最后,在Visual C++6.0开发环境下实现了氟塑料薄膜在线疵点检测系统的软件设计。实验表明该方法是一种实用有效的疵点检测方法,可以满足氟塑料薄膜在线检测的要求。