药品电子监管码是中国政府为了对药品实施电子监管而赋予药品包装的标识,具有判断药品真假、质量追溯、全程跟踪的功能。但是在实际印刷的过程中由于受到印刷机械精度及工艺等因素的影响,电子监管码会出现各种质量问题。同时由于电子监管码实质上是可变数据印刷,传统的条形码缺陷检测方法已经不能够满足实际生产的需求,因此本课题旨在寻求一种可以对药品包装电子监管码进行自动检测的方法。通过分析各种检测方法的利弊,最终本课题确定采用机器视觉技术、图像处理技术与电子监管码的自动识别技术相结合的方法来研究药品包装电子监管码缺陷检测系统。本文首先分析了机器视觉技术在国内外的研究现状及发展趋势,概括了机器视觉的特点,简要总结了机器视觉的具体应用情况。其次根据待检样品的特征及要求来确定系统的硬件如光源、工业相机、光学镜头以及图像采集卡等,合理地搭建基于机器视觉的药品电子监管码缺陷检测系统硬件平台。对硬件平台采集到的图像进行图像灰度化、直方图均衡化以增强图像对比度、中值滤波法降噪以及图像二值化等操作完成图像的预处理,通过调用HALCON的相关算子完成电子监管码的印刷缺陷检测。针对无印刷缺陷的电子监管码进行识读检测问题时,提出了基于电子监管码的边缘检测的识读方法,结合HALCON中的find_bar_code算子,进而最终判断该药品电子监管码是否可读是否正确。最后将HALCON中对应的程序代码导出来,使用Visual Studio 2010添加控件并关联HALCON中的相关算法,最终完成软件系统的封装,实现了药品包装电子监管码的缺陷检测。