基于机器视觉的啤酒瓶瓶口缺陷检测系统的研究

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目前,我国啤酒行业仍以玻璃瓶装为主,啤酒厂从自身经济利益出发,通常都会重复使用回收的啤酒瓶。回收瓶在生产和流通的过程中,瓶身不可避免地要受到摩擦、碰撞,其强度指标随着使用时间的延长而逐步降低,即使还在使用期限内同样存在安全隐患。 传统的验瓶方式是人工灯光验瓶,工人通过荧光板照射在生产线上进行目测,分拣出有缺陷的啤酒瓶。这种方法速度和精度很难达到技术要求,不能适应现代化的生产方式。随着计算机技术和电子技术的飞速发展,图像处理技术在工业中的应用愈来愈广泛。利用机器视觉系统,在高速自动化的生产线上剔除不合格的啤酒瓶的检测方法,具有信息处理量大、速度快、精度高等优点,可以克服人工验瓶的不足,大大提高了生产效率和生产的自动化程度。 由于啤酒瓶是一种特殊的玻璃制品,根据机器视觉的检测原理和研究现状,针对啤酒瓶瓶口缺陷成像的特点,设计了一套合适的成像装置以获取较好的缺陷图像。该装置主要包括:LED环型光源、CCD传感器、图像采集卡以及计算机。工作过程中,CCD传感器将啤酒瓶瓶口的光学影像转换成视频信号输出到图像采集卡,图像采集卡再将视频信号转换成数字图像信息流,传输到计算机中进行处理,判断是否存在缺陷。 在软件的算法方面,详细地介绍了图像处理技术——图像滤波和图像分割,对各种图像滤波和分割技术进行了分析和比较,从而得出适用于本系统的图像处理方法,为瓶口缺陷的提取和分析打下基础。论文还分析了各种模式识别方法,提出了瓶口缺陷识别的具体方案。 啤酒瓶瓶口缺陷检测系统的软件部分是基于Visual C++开发的。利用大量的回收瓶作为样品进行实验,结果表明:此方法简单易行,能有效地检测出瓶口存在缺陷的啤酒瓶。
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