随着中国制造2025策略的提出，机器视觉作为一种高度自动化的先进检测技术被广泛应用，尤其在工业应用中可以有效的提高企业的生产效率和产品合格率，同时减少资源消耗以响应节能环保政策。
　　本文以旋冠盖为对象，研究了旋冠盖的印刷面、注胶面和爪子的缺陷检测方法。研究主要内容如下：
　　针对传统Canny应用于灰度图像检测时需要人工设置阈值提出了一种基于Otsu自适应阈值的Canny彩色图像边缘检测算法，该算法基于HSI颜色空间，通过Otsu算法分别计算三个通道所有像素点的梯度幅值大小和方向，进行最大值阈值处理并连接得到边缘，接着将三个通道的边缘图像相加，最后进行形态学处理得到边缘检测结果。实验表明，该算法可以自适应计算阈值，能检测出较好的图像边缘。
　　旋冠盖缺陷检测被分为注胶面、印刷面和盖爪三部分，本文以改进边缘检测算法为基础，设计了注胶、印刷、盖爪三部分缺陷检测算法，试验表明，算法实现了胶面脏污，划伤和变形等缺陷、盖印刷面脏污、印刷偏移等缺陷以及盖爪过大、过小、偏移等缺陷的检测。
　　搭建了系统硬件平台，并设计了缺陷检测软件，经过大量瓶盖实时在线测试，结果表明该系统不但能够稳定可靠运行，而且检测正确率和速度满足了市场需求。