近些年我国医药产业高速发展,其中,药片作为医药产业中的重要组成部分,其质量优劣直接关系到患者的生命健康安全。国内目前很多企业是通过人工来完成药片质量检测的,这既耗时又无法保证检测结果的可靠性。因此,研究药片自动检测系统是势在必行。机器视觉检测技术的快速发展为药片的无损检测提供了一种有效的技术支持,故本文设计了一种基于机器视觉的药片检测系统。本文以药片生产中出现的破损药片、划伤药片、污渍药片作为研究对象,具体阐述了药片检测系统的工作原理和检测流程,并重点研究了药片缺陷检测算法。药片检测系统主要包括两部分:硬件装置和软件算法。硬件装置部分,本文针对药片的实际生产检测性能要求搭建了一个图像采集单元,并对组成图像采集单元的相机、光源和镜头组件都做了详细的研究分析,最终确定并选用MV-VS078SF-C型号的CCD相机、AFT-2514MP型号的镜头以及AFT-RL100W型号的环形LED光源,光源采用正面垂直照射待测药片的照明方式。该图像采集单元能够获取药片上表面和侧面的图像信息,并且获取的药片图像噪声较小。软件算法部分,为了解决药片图像椒盐噪声的滤除和图像细节保护这一矛盾问题,本文在模糊推理系统的基础上提出了一种新的细节保护滤波算法---自适应模糊中值滤波算法。药片图像经新算法的滤波处理后,图像的细节信息能较好保留。为了验证系统的检测精度,对经典的张正友法做了详细的推导介绍,并利用MATLAB立体标定工具箱完成了摄像机的标定,获得了相应的摄像机内外参数,结合合格药片的实际直径计算出药片的像素面积(理论值),对比实际软件算法测得的像素面积,验证得出本系统满足检测精度要求。为了准确的分离出药片缺陷信息,本文在传统模糊理论图像分割算法的基础上提出了改进的模糊隶属度分割算法,将均值和方差引入到隶属度函数中,并将类间方差与类内方差的比值作为目标函数。经实验验证,该算法可以准确的提取出药片的缺陷特征。结合药片缺陷的几何特征,该算法可以准确的检测出不合格药片。经过测试,对药片碎片和药片污渍的检测成功率均达到95%以上,验证了本系统的适用性。