医疗胶塞SPT-P是双管输液袋的重要组成部分。医疗胶塞在生产过程中会出现许多缺陷,然而传统的人工目检法工作量大,易受检测人员主观因素的影响,无法保证缺陷检测的精度与效率。基于机器视觉的缺陷检测技术在控制产品质量的前提下又可以有效的提高医疗胶塞的生产速度,具有极高的应用价值。缺陷主要分布于医疗胶塞的顶部与侧部区域,为解决不同区域缺陷检测的问题,本文提出了顶部缺陷检测算法与侧部缺陷检测算法。顶部缺陷检测算法主要用于气泡与铝膜缺陷的检测,侧部缺陷检测算法主要用于毛丝、内盖和油污缺陷的检测。论文的主要工作如下:(1)顶部缺陷检测算法主要针对气泡与铝膜缺陷进行检测。在气泡缺陷检测之前,首先需要提取气泡所在圆盘ROI区域,针对圆盘检测的问题提出了一种新的圆心定位算法,该算法的检测速度快。然后借助定位坐标提取气泡ROI区域,并且使用基于图像平滑的阈值分割方法提取气泡的特征图像。最后利用面积、细长度作为判断气泡缺陷的标准。在铝膜缺陷检测中首先需要提取铝膜圆盘ROI区域,为解决该问题,使用最小二乘法直线拟合确定元件的倾斜角度,进而确定铝膜圆盘的位置。最后利用面积与铝膜圆盘的坐标作为铝膜缺陷的检测标准。经过对顶部缺陷检测算法的仿真实验发现,该算法对气泡、铝膜缺陷的检测效果理想。(2)侧部缺陷检测算法主要针对毛丝、内盖和油污缺陷进行检测。毛丝缺陷存在于内盖圆柱周边区域,内盖缺陷存在于内盖圆柱内部,油污缺陷可能存在于元件侧面任意区域。因此在毛丝、内盖和油污缺陷判断之前需要定位元件ROI区域,进而定位缺陷所在区域。首先对医疗胶塞侧部图像顶点进行初定位,比较了两种初定位算法,并选用了速度较快的定位算法。然后利用形态学的连通体标记对圆柱和船型区域进行了后续定位。其次,利用上述元件定位坐标提取缺陷的ROI区域。最后,使用面积、高度与宽度的几何特征信息判断毛丝缺陷,使用灰度均值判断内盖缺陷,并且使用灰度值判断油污缺陷。经过对侧部缺陷检测算法的仿真实验发现,该算法对毛丝、内盖和油污缺陷的检测效果理想。