在工业生产的某些领域中，使用机器视觉技术可以大大提高产品的质量和生产效率。而在医药行业中，硬胶囊壳被广泛的使用，许多药剂都是先通过硬胶囊装填，然后再给患者服下，故而其质量好坏直接关系着人的身体健康。而随着国家药品检测标准的不断提高和硬胶囊越来越大的检测量，传统的人工灯检法来进行硬胶囊的质量检测已经难以满足胶囊生产厂家的需求，此时使用比较成熟的计算机视觉检测技术来代替人工灯检就具有很大的商业前景。作为一种无损、非接触式的检测手段，机器视觉能在提高胶囊生产效率的同时，保证胶囊的整体质量。本文在充分查阅各种胶囊视觉检测论文的基础上，对视觉系统的硬件设计技术、软件设计技术和图像处理算法技术进行了深入的研究。并为此开发了一套基于机器视觉的胶囊在线检测系统。该检测系统的检测速度达到了每小时11万粒，且基本包括了所有的胶囊缺陷种类，如长短、斑点、气泡、开裂，划痕，缺口，花头，异物，颜色等。本文的主要研究内容和创新点包括：(1)设计了一整套胶囊视觉检测仪的硬件架构。其中包括外部机械结构，图像采集系统，图像传输系统，图像检测系统，缺陷胶囊排除装置及其它辅助的设备。胶囊在通过初始传动装置后，直接落入链条胶囊槽，在链条的不断移动中，胶囊先后经过4个相机的实时图像采集，其采集数据经传输系统实时的传输到PC机的内存中，PC机的检测软件将检测结果信号传输给缺陷排除装置，从而完成胶囊的缺陷检测。(2)开发了基于机器视觉的胶囊在线检测软件。软件采用了微软的Visual Studio2010为开发平台，使用MFC作为界面和框架，图像处理算法库选用OpenCV。软件的主要功能包含系统运行的控制，检测参数的导入，胶囊图像的实时显示，检测结果的反馈等其它一些功能。界面简单友好，十分方便使用者的管理。(3)设计了一整套胶囊分割、检测算法。从初始图像的胶囊分割，到单个胶囊的二次分割。缺陷检测有针对胶囊正面的缺陷特征检测，有针对胶囊头部的缺陷特征检测，有针对胶囊颜色的缺陷检测。保证了胶囊360度无死角的检测。提出了一种基于直方图和形态学特征的胶囊图像分割算法。该算法是由典型胶囊图像的特殊性，通过查找其对应直方图的两个波谷，从而得到目标的二值图。再通过对二值图的形态学校正，去除噪声的干扰。最后通过图像算术中的“与”运算得到胶囊的初始分割图像。设计了一个针对不均匀光照下的图像定位和颜色检测算法。本文最后对课题的研究内容和研究成果进行了总结归纳，阐述了在研究此课题过程中的感悟和收获。同时指出研究工作中的不足之处，并在未来的工作学习中予以改进。