泡罩包装形式在制药行业中应用广泛，是片剂、胶囊的主要包装形式之一。在流水线包装过程中，可能出现漏装、残损等缺陷。对于包装缺陷的检测，传统的检测方法劳动强度大、效率低、准确度低，容易出现误检和漏检。本论文以智能相机为硬件平台，运用各种图像处理技术提出了关于泡罩药品缺陷在线检测技术的解决方案。本论文首先对硬件系统和软件算法做了深入的方案论证，利用TMS320DM6437作为核心处理器，采用并行区域算法作为主要的分割算法，选择了BLOB统计分析方法作为检测分类算法。其次，结合泡罩药品处理过程中的实际图像，分步骤详细地阐述了样本自学习和待测样品检测过程中的算法设计。之后，对软件进行架构设计，并且针对硬件系统中核心处理器的特点，对算法速度进行了大幅优化。最后，对多种药品做了实际测试，给出了测试结果和相应的分析。泡罩药品缺陷在线检测系统采用自学习的方式，实现了对不同形状药丸、不同阵列药板的几何特征参数自动检测，并且可以有效地实现多种类型的药丸缺粒和残损检测。实验结果表明，在自然光照明，图像分辨率为752×480的情况下，软件检测速度达到每秒12帧，药丸残损检测精度达到10%；当待测样品位于视场中心时，针对多种药板，倾角小于正负5度的条件下，检测准确率达到99%以上；当待测样品位于视场边缘时，确保药丸残损检测精度不低于10%，准确率可以达到95%。