输液在医疗保健工作中起着极其重要的作用。输液质量影响医药生产企业的产品质量、效益,直接关系到临床治疗效果,以及病人的生命安全,是医药灌装生产线检测中不可或缺的环节。目前我国采用的人工灯检法效率低下、检测标准不统一,因此研究大输液中可见异物自动检测系统具有重要的意义及价值。本文以大输液瓶中可见异物目标为研究对象,重点研究了基于图像处理的可见异物目标检测与跟踪识别算法,以及实现了基于高速数字信号处理器(Digital Signal Processor, DSP) TMS320DM642的异物检测与跟踪识别算法。论文首先在分析大输液中可见异物检测系统及检测与跟踪识别算法研究现状的基础上,给出了输液中可见异物检测系统的设计方案。利用高速DSP专门处理耗时的异物检测与跟踪算法,达到实时检测的设计要求。然后研究了异物检测算法。为了有效地将异物与各种背景相分离,同时满足检测的实时性要求,本文利用等时间间隔的5帧运动序列图像进行检测。为了给后续跟踪提供准确的初始数据,同时减少跟踪的计算量,本文首先利用简化的归一化互相关系数快速建立序列图像的背景,然后利用背景减除法、灰度图像形态学操作及视觉最大对比度阂值分割法提取异物目标。接着研究了异物跟踪算法。为了排除输液中气泡对可见异物检测的影响,利用均值漂移(Mean Shift)算法对异物进行跟踪识别。为克服输液瓶中可见异物很小,相似度大,出现异物重叠现象等而造成传统Mean Shift算法难以准确跟踪的问题,提出了改进的Mean Shift跟踪算法,将线性预测及局部二值模式纹理模型嵌入到Mean Shift算法中,在提高跟踪准确性的同时降低了Mean Shift的迭代次数,实现了异物目标的有效跟踪。论文最后实现了基于DSP的可见异物检测与跟踪识别算法。设计了基于DM642的硬件检测系统与软件开发过程,同时设计了输液中可见异物检测系统应用软件。