传统的酶标板菌体生长检测设备只能进行离线检测,容易导致取样过程中染菌,且大多采用光电检测的原理,结构复杂,成本昂贵,因此,研制经济便携的酶标板菌体生长实时在线检测系统具有重要意义。本文提出了一种利用机器视觉在微生物培养的过程中对酶标板菌体的生长情况进行实时自动化判断的图像检测方法,结合嵌入式系统的低成本、高性能及体积小的优势,设计了一款准确性、实时性、稳定性较高的嵌入式酶标板菌体生长检测系统。针对该系统的具体实现问题,本文主要从酶标板菌体生长图像检测算法、硬件开发平台搭建和嵌入式软件系统设计三个方面展开了研究。首先,根据菌体不同生长时期酶标板培养孔菌液的颜色差异,提出一种基于颜色特征值的酶标板菌体生长检测的图像检测方法,分析了该方法对酶标板培养孔区域菌液颜色特征提取的理论基础和实现步骤,并采用了酶标板孔位纠偏的方法进行酶标板孔位区域的选取,有效的降低了培养孔区域颜色特征值计算的误差,同时为满足生产中对不同酶标板的标记和记录,实现了对酶标板条码快速检测和识别的图像处理算法;其次,选择了RK3288芯片、工业相机及LED补光灯设备作为系统的硬件开发平台,并在此平台上移植了Linux操作系统和OpenCV、Qt、Zbar等第三方库,搭建了一个嵌入式系统硬件开发平台;最后,结合实际应用的功能需求,设计了图像采集、阈值计算、酶标板和条码位置检测、菌体生长检测以及条码识别五大功能模块程序流程,开发了系统图形化用户界面。在完成整个系统开发后,设计了样本菌体培养实验,对整个系统进行了测试和分析,测试结果表明,系统对酶标板菌体生长情况的检测和条码识别的准确率超过90%,达到预期的效果,系统基本功能都能稳定运行,具有一定的实践应用价值。