摘要：在中药口服液的生产过程中,由于传统工艺的不足和生产环境的影响,口服液中难免会出现杂质,如：铝屑、玻璃碎片、橡皮屑等。若由于生产环节的疏忽,不慎将含有这些杂质的口服液流入市场,将严重损害服用者身体健康。目前,对药液中异物检测方法主要有人工强光检测和机器智能检测两种。传统的人工强光检测方法的弊端较多,即生产成本高、劳动强度大、检测结果主观性强、误检率高等；而机器智能检测法在很大程度上能够避免人工检测方法的不足,比如：降低人力劳动成本,提高药液检测速度与精度等,实现中药口服液生产检测的自动智能化。因而,对中药口服液质量检测的自动灯检系统研究,具有重要的现实意义。本文主要研究中药口服液图像中可见异物颗粒目标检测算法,实现对口服液中可见异物目标的实时在线检测。重点分析了图像预处理、可见异物的检测与判定、灯检系统的设计与实验三个部分。在图像预处理部分,采用二次差分与能量累积方法抑制图像中因外界因素(如瓶壁外的划痕、灰尘、纹理等)而产生的静态背景干扰,选用中值滤波器方法去除图像中的随机噪声,使用数学形态学算子增强图像的对比度。在可见异物的检测与判定部分,本文采用自适应阈值分割技术选取图像的最佳分割阈值,使阈值随环境因素的变化而自主改变,提出了基于Otsu多帧序列图像的自适应阈值可见异物检测算法,实现多帧序列图像中异物目标的检测。为了鉴定待测口服液中是否含有杂质,根据口服液中可见异物颗粒的运动情况,提出了口服液中可见异物判定算法来判定异物颗粒目标是否为杂质,从而鉴定待测口服液是否合格。在灯检系统的设计与实验部分,设计了中药口服液灯检系统,并对文中所提算法的检测精度、速度和稳定性进行了实验和测试,实验和现场测试结果验证了本文所提算法的有效性和可行性。图18幅,表3个,参考文献67篇。