随着机器视觉技术的发展,基于视觉的实时在线检测和高精度检测已逐步成为工业生产过程中的关键技术。由于机器视觉检测具有自动化程度高、实时性好、检测精度高和无需接触的特点,基于机器视觉的缺陷检测系统成为了一种可靠的代替人眼的缺陷检测的新技术。本课题是以机器视觉的缺陷检测作为研究和应用的背景,设计和实现了在工业生产中节能灯的灯丝涂粉过程的缺陷检测系统。本课题选用具有ARM+DSP架构的TMS320DM6467作为核心处理器,以Monta Vista Linux操作系统作为系统软件平台,使用Davinci软件框架,完成了缺陷检测系统的构建、缺陷检测算法设计以及移植实现。论文的主要工作和成果如下：1)通过介绍DM6467,使用DVSDK套件,搭建嵌入式缺陷检测系统平台；2)利用OpenCV库编写钨丝缺陷检测系统的算法,然后通过修改嵌入式的EMCV源文件,实现嵌入式的算法移植；3)通过分析工业生产环境,设计了背光光照并经过一次镜面反射的图像采集装置,然后结合相机的API函数库,编程实现了高质量的图像采集功能；4)修改DVSDK套件的编解码源码,然后结合EMCV修改的算法库,实现了嵌入式平台上的缺陷检测。最后,通过对工业现场检测采集的样本图像数据进行处理分析,验证了本课题方案的可行性,并且该方案具有较好的效率和较强的实时性。