随着各大运营商落实光纤到户战略,光纤作为通信的核心器件关联着我们每个人的工作与生活。目前,随着通信的飞速发展,对光纤的质量要求也日益提高,而光缆的外部保护套的质量影响着光纤的可靠性,外部保护套的质量参数已经成为各大光缆生产商竞争光缆市场的核心之一。光缆保护套的质量问题除了它的选材,更多的是在生产过程中没有达到要求从而出现各种缺陷造成的。目前来说,光缆的生产线还存在各种问题,在光缆的生产过程中,容易出现鼓包、刮痕、径缩等一系列问题,使光纤寿命得不到保障,影响光纤通信的质量。由于技术的不成熟,大多数的光缆厂商所采用人工检测的方法,投入了大量的人力但还是无法使检测速度跟上生产速度,并且错检率和漏检率高。近些年来,随着机器视觉技术与FPGA(Field Programmable Gate Array)的大力发展,用机器视觉的方式进行工业化产品的检测,已经应用在多种工业化生产中。本论文从机器视觉理论、FPGA图像处理理论展开,结合两者的优势,开展基于FPGA的光缆缺陷识别的研究工作。首先,针对光缆图像的性质,着重对图像的降噪和增强算法进行了研究,根据光缆图像的噪声特性,提出了基于改进后拉普拉斯金字塔图像细节增强算法,该算法在抑制光缆图像噪声的同时,也最大限度的增强了光缆缺陷的细节。其次,改进了基于OTSU(最大类间方差法)开闭重建的图像阈值分割技术,准确的提取出光缆的瑕疵点,然后利用膨胀与腐蚀算法,去除伪瑕疵,保留真正的光缆缺陷。最后,对光缆缺陷检测算法分模块进行优化改进,详细介绍了各算法模块移植的核心技术,完成了基于FPGA的光缆缺陷检测系统。最终通过modelsim测试,实现单一摄像头百帧每秒处理速率,系统最高处理速率300帧每秒。