药品的泡罩包装形式制作简单、携带方便，深受市场欢迎，目前已得到广泛应用。对于包装质量检测，传统的人工方法因为工人劳动强度大时间长易疲劳，容易出现误检和漏检情况。本论文以TMS320DM6437处理器为硬件平台，提出了泡罩药丸包装视觉检测的技术方案，综合运用了多种图像处理方法，结合硬件特点，实现了本算法的软件设计，并完成了性能优化，获得的相当理想的效果。本论文首先对硬件系统和软件算法做了深入的论证分析，设计了视频输入的驱动软件。编写了视频解码器SAA7111A在数字信号处理器操作系统上的驱动，实现了处理器的图像的实时采集。同时，建立了系统的公共基础软件框架，协调网络通信、视频采集处理、按键操作等多进程，为顶层的机器视觉应用奠定基础。然后，综合运用二值化、投影、分割、连通标记等图像预处理技术，设计了二进制大对象（BLOB）分析法为基础的泡罩药丸自学习检测算法。该算法智能化程度高，适用药品种类广。最后，在通用电脑上编写了该算法全部代码，成功移植到数字信号处理器上，完成软件优化，设计了实际药品实验，并对结果做了详细分析。实验结果表明，该算法能正确可靠的达到预期目标。在采集图像720×480的分辨率、采用自然光照明的条件下，检测速率至少8帧/秒，准确率达到93.8%。检测系统采用自学习的方式，无需人工干预，不受药丸形状和排列影响，智能化程度高，稳定性好，鲁棒性强。