在现代自动化生产中，几乎所有产品在生产过程中都需要对质量进行控制，因此生产厂家在提高生产效率的同时，还在不断增加对产品质量检测的投入。通常人工检测无法满足生产线的高速度、高精度、高稳定性等要求，尤其是在酒类、饮料、医药等产品生产线上，高速、自动化、卫生指标的要求更为严格。因此将机器视觉技术应用于质量检测成为必然趋势。本文以塑胶组合盖为研究对象，设计了基于机器视觉的智能检测系统。文章从该系统的机械传动系统、电气控制系统、视觉成像系统、图像处理算法、软件系统设计五个方面详细分析了机器视觉技术在塑胶组合盖质量缺陷检测方面的应用。首先，文章结合目前国内外的机器视觉技术在工业检测方面的应用以发展等方面介绍了该选题的背景意义，并从机器视觉技术的特点、应用领域等方面对机器视觉技术作了简单的阐述。其次，从机器视觉系统的光源、相机、镜头、图像处理系统等几个方面对机器视觉系统的典型模型系统作了详细的介绍。接着，结合塑胶组合盖质量视觉检测系统需要克服的技术难点对该视觉检测系统的机械传动系统、电气控制系统、视觉成像系统、次品分拣装置等硬件系统做了详细的论述，分析了该系统的组盖过程和检测流程。实践证明了该系统的实用性和可靠性。塑胶组合盖质量视觉检测算法是整个检测系统的重点。本文首先采用训练-串行分类对比决策对塑胶组合盖进行目标识别；接着针对检测对象如外盖、胶塞、内盖、成品的不同几何特征和灰度信息采用不同的目标精确定位算法；最后针对检测对象的不同缺陷特征采用相应的不同缺陷检测、识别算法。实验证明了该检测算法的有效性。最后，文章介绍了塑胶组合盖质量视觉检测系统的软件系统。首先介绍了该软件系统的特点并详细分析了软件系统的各个功能模块；接着对该软件系统采用的多线程技术作了简单的阐述；最后对系统图像处理算法所采用的OpenCV辅助工具作了简要的说明。