视觉检测是一项蓬勃发展的新技术，它被广泛应用于现代化工业生产中，可以减少人体重复劳动，避免由于疲劳而产生的误检、漏检等现象，从而提高产品检测精度和速度。本课题的研究目的是设计一套基于视觉检测技术的在线管制瓶特征参数检测系统，利用DSP速度快、能并行处理的特点，从而解决视觉检测中数字图像处理所需的数据量大、算法复杂与在线检测系统实时性要求高之间的矛盾。本课题针对以下几个方面进行了研究和讨论：1、制定了系统实现的总体方案，设计了管制瓶的检测装置，包括采集设备的选型和光源以及照明设备的设计，并搭建实验平台，初步实现了系统的设计目标。2、将视觉检测技术引入在线管制瓶特征参数检测系统中，详细讨论了图像预处理中基于小波变换的图像去噪、图像增强算法以及传统图像预处理算法，并进行了从理论到实验结果的比较，证明了基于小波变换的图像去噪、图像增强算法完全适用于在线管制瓶特征参数检测系统。并同时阐述了针对瓶底、瓶身及瓶口的检测原理。参考了近年来发展迅速的Hough变换算法，应用于瓶口圆心检测和瓶口内外半径的检测。提出了一种针对本系统的Hough变换改进算法，并将该算法针对定点DSP做了算法优化，提高了一个数量级，使得对瓶口的尺寸检测达到了实时系统的要求。3、采用了DSP技术改进检测系统效率，我们把图像处理算法在DSP上实现，完成了对单帧管制瓶图像的检测项目，同时完成了对连续视频的各个检测项目的检测处理并同时回传、显示、保存数据。实验选用SEED—VPM642开发板进行了硬件仿真和系统连线调试。实验结果证明了在管制瓶特征参数检测系统中使用TMS320DM642芯片的方案是切实可行的。4、根据系统模型及硬件，对系统的软件进行了设计。研究了基于DSP的图像处理算法实现技术，开发出了高效实用的图像采集和处理程序，并进行了连线实验测试。