空瓶检测机器人是一种基于视觉感知的智能检测机器人，主要应用于食品饮料行业，在饮料灌装前对饮料空瓶进行全方位的缺陷检测，并剔除缺陷瓶，为灌装安全与饮料质量把好关。空瓶检测机器人是一种高速高精度智能制造装备，装备的整体性能直接影响到饮料生产线的生产效率，设计合适的视觉检测方案并开发高速高精度的图像处理算法是提升整体装备性能的关键技术之一。本文主要研究瓶口检测单元的图像处理算法，旨在研发一套能达到较高性能指标的瓶口缺陷识别算法。　　进行瓶口缺陷识别之前，首先要对瓶口进行定位，瓶口定位算法定位精度不高，定位时间长，一直是一项难题。本文研究现有文献中出现过的瓶口定位算法，总结定位结果出现偏差的三大因素，设计了一种四圆周瓶口圆心定位方法，能达到圆心偏差小于3个像素的定位精度，定位时间小于15毫秒。另外，本文定义圆心准确度为：当前定位圆心的圆周投影峰值与最佳瓶口圆心的圆周投影峰值的比值，通过在小范围内移动圆心并根据圆心准确度进行圆心校准，能达到圆心偏差小于1个像素的定位精度，但圆心校准时间较长。　　定位到瓶口圆心之后我们将瓶口区域展开为瓶口矩形，但是瓶口高光区域和阴影区域会互相干扰，影响缺陷识别。于是本文设计了一种分割瓶口高光区域的方法，首先通过检测瓶口圆周投影曲线的上升沿和下降沿，提取出瓶口高光区域，然后从原图中减去高光区域，并在原高光区域的邻域阴影区域内选取像素来填充空白区域，得到无高光瓶口还原图。　　提取出瓶口高光区域后，将对瓶口高光区域和无高光瓶口还原图分别进行缺陷识别。高光区域采用径向投影法，缺陷的投影值很低，因此对投影曲线进行凹型波谷检测，凹型波谷的长度达到设定阈值即被识别为缺陷。无高光瓶口真实还原图采用滞后阈值分割法，设置两个阈值，较高的阈值用来定位缺陷位置，较低的阈值用来分割缺陷面积，若缺陷面积达到设定尺寸即被识别为缺陷。　　本文设计的瓶口缺陷识别算法，能达到99%的坏瓶召回率，运行时间低于30毫秒。高于目前国际水平的72000瓶每小时的运行速度。具有实际使用价值。