注射器在生产的过程中，由于各种原因致使在其成品后，容易产生针头倒装、内腔有杂质、推杆缺失等不合格产品。一旦这些注射器流入市场，不仅会使厂家声誉受损，更重要的是危害到病人的身心健康。所以，针对这一情况必须采取相对应的措施尽量减小不合格的注射器流入市场的机率。目前，国内外生产注射器的厂家均是采用人工来检测注射器是否合格，但是人工目检由于存在疲劳检测而产生误检和漏检，不能够保证注射器的合格率。为了提高注射器的合格率和检测速率，降低注射器的成本费，提出了一种对注射器图像进行检测的方法，来判断其的合格性。本文主要是针对含有针头倒装、刻度区的杂质、推杆残缺和黑色橡皮缺失这四个缺陷的注射器进行检测，将数字图像处理技术引入到注射器图像检测应用中，对注射器的各个部分分别进行检测。主要的研究内容如下：1注射器针头倒装的检测。首先采用一些图像预处理方法如二值化、锐化等对针头图像进行预处理，从而滤除图像中的噪声，达到图像增强效果。然后确定感兴趣区域即针头的针尖部分，采用模板匹配技术，利用倒装的针头作为模板，计算待匹配图像与模板图像的相关性，以此来作为判断针头是否倒装的依据。2注射器的推杆缺失、橡皮缺失和刻度区杂质的检测。对注射器推杆缺失的检测首先采用Prewitt算子对注射器图像进行边缘检测，然后根据推杆的长度特性，利用推杆与两翼之间的距离比，判断残缺情况；注射器黑色橡皮缺失的检测，对注射器图像进行二值化，利用黑色橡皮的面积特性，计算二值化后的图像中的连通区域的面积大小，判断黑色橡皮的缺失情况；刻度区杂质的检测，根据橡皮和两翼的位置确定，将感兴趣区域即注射器的内腔提取出来，利用形态学二值化法对其进行二值化处理，采用Hough直线检测原理提取平行刻度，确定刻度区，并对刻度进行标记，对此区域进行逐行扫描，若出现没有标记的非零点即为杂质。