塑料连接件广泛应用于建筑，机械，化工等行业，一些表面缺陷往往会影响产品的功能，因此对该类产品的检测是生产中不可或缺的环节。机器视觉检测与人工目测相比具有高速、高精确度的优势，因此在工业生产现场得到了广泛的应用。论文结合一横向课题，针对目前塑料连接件检测时碰到的瓶颈，开发了一套基于DSP的表面缺陷在线检测系统。首先论述了塑料连接件在线检测的背景和意义，查阅国内外研究文献，给出了系统的整体设计方案与技术路线。随后介绍了数字图像处理的基础和常用的视觉检测算法，为后文图像检测算法的改进提供了理论支持。紧接着本文根据系统的设计要求明确了设计任务，完成了对硬件系统的设计与选型，搭建了基于DM6437的视觉检测平台。然后根据工业现场的检测流程，设计了系统软件，主要分为图像采集、图像检测和产品分选三个模块。其中，图像采集模块主要包含了对视频解码芯片TVP5150的配置以及视频处理前后端的参数设置。图像检测模块由滤波、模板匹配、图像分割等算法组成。在查阅文献和测试的基础上，改进了中值滤波算法，并针对传统模板匹配速度慢的问题，提出了一种基于积分图像和金字塔搜索策略的快速匹配算法，在此基础上对小角度的旋转匹配进行了一定的研究。随后对产品特点进行分析，提出了一种高效、实用的边缘测量方法，用来检测产品边缘的完整性。产品分选模块则是通过DM6437与欧姆龙PLC的通信完成的，采用的是Hostlink通信协议。最后采用DSP优化技术对软件代码进行了优化，并设计了测试实验，分析了算法优化前后的实验结果和引起误差的主要因素。本课题设计的基于DSP的塑料连接件表面缺陷在线检测系统能够满足检测速度和精度等指标要求，且稳定性较好，有很强的实用性。