塑料导爆管为了维持正常冲击波向前传输,其内壁导爆药粉必须分布均匀且含量不能过高和过低。导爆管生产过程中下药环节与成品导爆管检测环节距离10m,传统检测方式具有很大的滞后性导致一旦出现药粉含量不合格的情况会浪费导爆管原材料和生产时间,无法满足实时信息反馈。本文使用非接触图像处理检测方式,通过高帧率摄像头对下药过程实时数据采集,利用连续两帧图像拼接技术获取每帧图像中包含的药粉成像信息,并去除连续两帧图像中重复部分,根据获取的药粉成像面积计算出药粉实际含量。本系统使用ZYNQ 7020开发平台,使用Vivado HLS工具设计图像预处理IP核,图像首先经可编程逻辑部分自定义硬件IP核图像预处理模块后将敏感区域图像截取传输至处理器系统。在ARM端基于OpenCV库函数对连续两帧图像分别基于SIFT、SURF和FAST特征提取和匹配分析,通过比较这三种特征提取、匹配的准确率和耗时,最终选用FAST特征提取和基于ORB特征匹配方式得到目标图像,最后根据目标图像中药粉面积计算出下药机每秒下药量。本设计方案采用软硬协同的方式,以硬件高速并行的优势结合软件灵活的特点,实现实时检测导爆管下药机每秒下药的药量,具有实时性好,检测效果稳定等优势。