饮料瓶在生产过程中不可避免的会出现尺寸偏差,表面划伤、裂痕等缺陷,随着我国生产制造的自动化水平不断提高,传统的人工检测方法已经不能适应大规模的生产需求,检测技术的滞后直接导致生产效率的降低。机器视觉具有高效性、非接触性等优点,已经被广泛引用到现代工业的各个领域中。使用机器视觉检测技术来代替人工检测将极大的提高检测工序的效率和质量,使得整个生产效率的提升。因此,本文结合实际的应用,对基于机器视觉的瓶口的缺陷检测系统进行研究,以实现瓶口缺陷的有效、快速检测。本文首先介绍机器视觉技术的原理及其国内外的发展状况,以及机器视觉系统中图像处理算法；根据瓶口缺陷的特征,结合竞选算法在图像处理中的应用,制定了瓶口缺陷检测的算法,然后对算法进行深入研究；最后结合软、硬件建立了基于机器视觉的瓶口缺陷检测系统。本文的研究内容主要包括：竞选算法求解优化问题的收敛性验算,通过对多种类型的目标函数验证了竞选算法的具有优良的收敛性。在检测算法设计中,根据瓶口缺陷特征,设计了检测算法的关键技术；图像分割是图像处理中十分重要的一步,为了快速、有效的对图像进行分割,本文将竞选算法应用于Otsu阈值分割法中；然后提取图像的ROI,结合竞选算法的优势提出了一种图像ROI自动提取方法,该方法能快速、自动地提取图像ROI；缺陷分析模块中,应用直线扫描法来扫描图像中的缺陷,然后对检测到的缺陷进行统计分析。在机器视觉系统的建立中,选择合适的相机、光源、镜头等硬件搭建了实验平台；并使用VS2005作为开发工具,在OpenCV开源视觉库的基础上结合本文设计的缺陷检测算法,编写了高效简洁的系统软件,并给出了软件的流程图和详细步骤。通过实验的结果和分析验证,构建的基于机器视觉的瓶口缺陷检测系统具有良好的鲁棒性,为后续的工厂自动化检测实现提供了技术指导。