目前,药用玻璃瓶的质量检测主要靠人工检测,这会增加巨额的人工成本和管理成本,同时检测的精度和速度也达不到生产的要求。本文针对玻璃瓶的缺陷检测进行了研究,论文的主要工作和取得成果如下:1.针对机器视觉的药用玻璃瓶缺陷检测,首先需要获得高质量的采集图像。本文从采集设备的选择入手,分析各种光源的优缺点,根据被测对象的特性,确定光源和照明装置,设计简易的采集暗室环境,搭建采集实验平台,初步达到采集图像的质量要求;同时对总体检测系统进行设计。2.针对玻璃瓶边缘检测,详细探讨了被测对象图像的预处理过程,同时进行了滤波、增强和边缘检测算法可行性的实验验证,实现了根据被测对象的特性选择合适的算法;同时采用曲线拟合算法对传统的像素级检测方法进行改进,使边缘检测的定位精度达到亚像素级,提高了边缘检测的精度。3.针对玻璃瓶缺陷检测,对瓶口和瓶身的缺陷采用不同的检测算法。就瓶口检测的圆心定位问题,进行了多种方法的比较,采用改进的四点垂直弦截法来确定圆心位置,此算法简单,容易实现,且提高了圆心定位的精度;针对瓶口缺陷检测提出双圆周法,能较好的检测到瓶口细小缺陷;利用边缘跟踪法提取瓶身裂纹缺陷区域后,用几何特征参数判断缺陷类型。