我国是啤酒饮品的生产和消费大国,啤酒行业的迅速发展迫切要求完善和改进原有的啤酒生产线,以达到现代化工业生产线的高标准要求。现有的啤酒瓶污损检测主流方式是人工灯检,特别容易受主观因素的影响,准确率和检测速度都不高,没办法保证空瓶的灌装指标,给消费者造成安全隐患,给企业造成损失。所以迫切需要改进原有的人工灯检检测污损方式,采用新技术实现自动化高精度检测,完善啤酒瓶污损自动检测系统。本文在机器视觉的基础上研究了空瓶污损检测系统,通过CCD相机,合理选择光源对啤酒瓶瓶口进行图像采集、定位等算法处理,实现高速空瓶检测。主要由前端的传送功能模块、入瓶检测功能模块、机械及电气控制功能模块、视觉检测功能模块和不合格品击出功能模块等组成。通过研究啤酒瓶检测技术指标、实验的机械结构、电气控制、图像采集设备和软件,设计出空瓶检测图像预处理以及边缘缺陷检测方案,实现对流水线上的啤酒空瓶进行图像的采集以及后续的处理工作。预处理是图像分析和缺陷识别的基础,采取中值滤波的方式对啤酒瓶瓶口、瓶底、瓶身的图像进行平滑处理;图像边缘缺陷检测是图像处理的核心步骤,主要完成边缘定位及缺损检测的工作。经过对各种边缘检测算法进行分析,包括定义式、算子模板、适用范围和检测特征的对比[1],并对检测效果做了横向比较,本文采用Canny算子完成图像边缘缺陷检测[2]。MATLAB是基于C++的一款集数学分析、算法开发和系统仿真为一体的强大的数学软件,它具有完善的图像处理功能、友好的工作平台和编程环境,具有处理图像可视化效果良好等优点,便于学习和掌握。本论文在MATLAB软件开发平台的基础上,开发出边缘检测GUI,采用最小二乘拟合圆、链码跟踪、改进的hough变换法等进行瓶口、瓶底的定位[3]。分析了缺陷检测的原理及方法。最后用实验测试数据表的形式表明,经过实际工业生产线上检验,获得了比较理想的效果。