在瓶装饮料生产过程中,如果封盖机的位置调整不当,将出现各种样式的瓶盖缺陷,这将严重影响产品的质量和品牌效益。传统的人工瓶盖质量检测方法,劳动强度大、主观性误差大、检测效率低且检测精度不高,加上各厂商使用的瓶盖款式层出不穷,更加凸显了传统质量检测方法所存在的问题。本课题以机器视觉技术为基础,以数字图像处理技术为方法,以工业机器视觉饮料瓶盖缺陷检测为应用背景,针对瓶盖缺陷中高盖和斜盖,某些区域翘起,安全环没有压紧或脱落等情形,开发了功能模块可重构的瓶盖缺陷检测系统。为了实现工业现场的饮料瓶盖实时检测,本论文主要的工作和创新点如下：1)课题采用多线程并行处理技术进行软件开发,使检测软件的图像采集、图像处理、缺陷检测及检测结果实时显示等几个单元能够并发执行,提高系统效率,降低硬件设备要求。2)课题采用软件模块可重构方式来开发软件,解决了传统机器视觉检测软件的开发方式项目针对性强,功能结构单一,重构、重组性能较差等特点。将内置功能模块工具进行图形化设计,用户通过人机交互界面便能将软件的功能模块工具以类似于“搭积木”的方式进行重组,完成软件的“二次”开发,构造出全新的符合要求的软件功能,缩短软件开发周期,增强软件的通用性。3)设计并实现了固定感兴趣区域提取、手动感兴趣区域提取和自适应感兴趣区域提取三种区域提取方式,消除了图像中的大量无用信息,同时降低了数据处理量,加快了瓶盖检测速度。4)通过研究瓶盖预处理后,瓶盖图像边缘的特征,针对多种瓶盖缺陷设计并实现了瓶盖缺陷检测算法,实验表明该算法有良好的检测效果和高效的实时处理效率。最后,经过对瓶盖缺陷检测流程及外界物理条件的仔细分析和研究,本课题利用视觉检测系统平台,构建出了一套完整的机器视觉瓶盖缺陷检测系统。并通过对大量饮料瓶样本的检测数据进行对比分析,验证了该检测系统的可行性,并且在检测精度和效率方面存在优势。