大输液是我国药品中五大类重要药剂之一，临床上得到广泛运用。由于大输液用药的特殊性，各国都对大输液产品质量检测做了严格要求。传统的检查方法是直接通过人工视觉方法进行检验，劳动强度大，易产生视觉疲劳和质量波动。不仅消耗大量的人力，造成生产成本的上升，同时也制约了整条生产线的效率。基于此背景本文进行了基于机器视觉的智能大输液异物检测系统的研究。系统融合了图像处理技术、电子与通信、机械设计、控制技术等，针对大输液中目标异物特点，设计出检测机械系统和配套成像光源系统，分析了异物成像特征，提出具有较强鲁棒性的目标异物识别算法并配合电气控制系统完成次品分离。系统具有非接触、精度高、检测速度快等特点。论文主要研究内容如下：1、介绍了国内外大输液异物检测现状，针对医用大输液检测中存在的问题提出了基于机器视觉的智能大输液异物检测系统，并对机器视觉技术进行了简要介绍，分析了大输液异物的识别难点。2、根据医药生产线的要求，进行了智能大输液异物检测系统的总体设计。提出仿人工灯检动作，大输液“旋转—急停”步进式检测方式。设计了入瓶装置、擦瓶机构、刹车装置、采集装置和分瓶装置等关键机械工位，研究了光源及成像系统的方案设计。3、详细阐述了智能大输液检测系统的异物图像检测方法。对采集到的序列图像首先进行预处理，利用图像配准消除机械抖动对图像采集造成的影响，采用基于中值的加权均值滤波算法消除图像噪声，通过选择合理的阈值标定感兴趣区域，进行局部图像增强后经过帧间二次差分运算提取异物特征，最终测量异物粒径判断大输液产品是否合格。4、根据大输液异物识别原理，设计并实现智能大输液异物检测系统的电气控制系统，保证产品检测与次品分离的准确与稳定。5、开发了异物检测系统的软件界面，研发了智能大输液异物检测系统的样机，对设计的样机进行Knapp-Kushner和重复性实验，测试系统的稳定性和准确率，并对结果进行分析。本文从理论上对智能大输液异物检测系统进行了分析研究，通过合理的机器视觉系统、电气控制系统、机械结构设计出样机。测试结果表明开发的医用大输液异物识别系统能解决部分实际生产问题，具有较好的应用前景。