塑料喷嘴在现代工业生产中应用十分广泛。然而,由于生产工艺等各种原因,很容易产生各种气泡缺陷,严重影响产品的质量和应用前景。但是,工艺现场使用人工检测塑料喷嘴中的微小气泡缺陷几乎不可能,不仅会严重地影响工人的健康,而且人眼视觉能力根本不可能有效匹配现代生产速度和精度的要求。机器视觉技术具有全自动、高速、高稳定性的特点,同时精度高,分辨率大,对被测目标干扰小,在缺陷检测领域应用前景非常广泛,十分适合塑料喷嘴生产现场的工艺要求。本文从硬件和软件两方面对喷嘴缺陷检测系统的实现方案进行了设计和论证。首先,根据工艺现场和技术要求,通过对现有塑料喷嘴生产和检测工艺特点的分析研究,发现塑料喷嘴气泡检测过程中的难点。同时,本文也对机器视觉检测系统的硬件构件模型,进行了功能分析和设备选型论证。在视觉软件系统的设计方面,首先利用高提升滤波和数学形态学等图象技术对图象进行预处理,改善了机器视觉性能,最后提出了一种改进的边缘区域增强滤波方法,成功地实现了对塑料喷嘴中各种气泡的提取。实验分析结果表明：与传统的基于灰度形态学与区域生长的方法,这种方法对提取塑料喷嘴中各种类型气泡具有明显的优越性。本项目利用塑料喷嘴的物理属性以及实际生产工艺现场的调查结果,设计并构造了一个基于机器视觉原理的塑料喷嘴缺陷检测系统。其检测速率为200个/min,误检率在0.3%以下,漏检率在0.1%以下,最小可识别面积为0.5mm2。本系统已经应用于企业的塑料喷嘴生产现场,实践证明本文的技术能快速有效地实现对不同类型塑料喷嘴的气泡缺陷检测,具有比较好的性能。