随着物质产品的极大丰富,人们对产品质量提出了更高的要求。在科技尚不发达时,可见异物的检测大都由人力完成,这种落后的检测方式本身带有很多缺陷,如检测的速度慢、精度低、容易受干扰、可靠性差等。面对如今高速度和高要求的生产线,人工检测已经力不从心,急需一种新的异物检测方法来适应这种新的生产线。机器视觉检测系统正是在这种背景下出现,这种非接触、检测速度快、检测精度高的视觉检测系统得到了广大厂商的青睐。本课题设计了一套瓶装液体可见异物机器视觉检测系统,并对瓶装液体可见异物的机器视觉检测技术进行了研究。在相关技术研究的基础上进行了算法改进,并对改进算法进行了验证,实现了运动目标的检测,本文具体研究工作如下:首先,介绍了瓶装液体可见异物视觉检测的背景和意义,结合瓶装液体产品的生产流程和机器视觉技术在工业检测领域的应用,分析了瓶装液体视觉检测技术的国内外研究现状,然后根据液体中可见异物的特点,提出了瓶装液体可见异物视觉检测系统的整体设计方案,详细介绍了光源、照明方式、工业相机的选型。其次,研究了图像预处理的技术,首先介绍了几种图像中常见噪声和常见的滤波算法,并对各滤波算法进行了一一分析,接着在自适应中值滤波的基础上提出了改进的滤波算法,实现了滤波处理。再次,研究了可见异物的视觉检测算法,首先简单介绍光流法、背景减除法、相邻帧差法三种比较常见的运动目标检测方法。接着在传统帧差法的基础上进行了检测算法的改进,实现运动目标的检测。最后,研究了可见异物的跟踪与判别算法,首先对密度大于液体的黑色异物颗粒进行动力学分析,异物在竖直方向上的运动位移呈指数规律,接着采用基于Mean Shift的运动目标跟踪算法对可见异物进行跟踪。最后提出了异物面积参数结合运动轨迹的异物判别算法,并在文章最后简单介绍了检测系统的软件界面。