缺陷检测是计算机图像和视觉领域中的一个重要应用，缺陷检测主要是指对物体表面的缺陷进行检测，包括缺口、划痕、色斑等。目前的缺陷检测技术已经可以运用到实际生产当中，根据生产要求可以设计相应的检测软件，根据对目标产品质量的要求，自动检测并分离出不合格产品，代替人工识别，提高生产效率。利用机器视觉代替人的视觉可以提高效率，甚至在有些方面能获得更高的准确度。本检测系统主要利用机器视觉中的数字图像处理的技术，常用的图像处理方法有复原、图像增强、压缩编码等。随着技术的不断发展成熟，数字图像处理在许多领域得到广泛应用。如生物医学工程、机器人视觉、工业检测、军事制导等，使图像处理成为一门蓬勃发展、前景远大的新型学科。OpenCV是一个计算机视觉库，具有跨平台性，它封装了机器视觉，包括数字图像处理方面的许多常用算法，涵盖了一系列数字图像处理的操作，如图像提取、分割、边缘检测、膨胀、腐蚀、二值化等，在这些操作的基础上我们进一步设计算法，来实现对相应目标的检测。本文的目标是设计开发一个胶囊缺陷检测系统，并集成于胶囊检测机上，胶囊生产完成后，通过此机器，检测软件控制机器对胶囊进行拍照，并由我们设计的算法来判断是否含有缺陷，缺陷类别以及最终能否满足要求，对于不合格的胶囊，机器将启动分离程序将其与合格产品分离，从而保障了产品的质量。与其他表面检测相比，本次设计研发的胶囊检测系统具有如下特点，第一，图样的采集使用了双相机，其中一个是彩色高清相机，另一个是红外相机，两个相机配合，既可以检测出物体表面细微的瑕疵，又可以发现胶囊套合区内部的缺陷。第二，由于胶囊是圆柱形物体，360度方向均需要检测，而且体积小，生产数量大，基于上述情况采用了多路检测的方法来提高效率。