异形瓶盖因形状多样、外观设计精美、个性化突出、产品识别度高,深受广大用户喜爱。在自动化生产中为保障异形瓶盖旋装到瓶身上后符合美学设计位置要求,需在旋盖前对异形瓶盖进行规整矫正以保证其位姿一致性。为此,本文研究了一种基于机器视觉的异形瓶盖周向规整系统。根据异形瓶盖的结构特点,结合机械设计技术与机器视觉技术,设计了异形瓶盖周向规整系统总体方案,方案包含送入系统、视觉识别系统、周向矫正系统和送出系统。为降低后续对异形瓶盖位姿矫正中图像处理的难度,首先通过送入系统和周向矫正系统的机构设计将异形瓶盖的视觉识别位置定位于周向旋转平台的中心,然后通过调校相机的位姿,使相机的光轴垂直穿过周向旋转平台的中心,从而使得获取的异形瓶盖的图像中心正好位于所采集图像的中心。搭建了视觉识别和周向矫正硬件实验平台和基于Visual Studio 2015+Open CV+C++的软件开发环境,以某一款化妆品包装瓶的异形瓶盖为研究对象,实现了对异形瓶盖位姿图像的采集、畸变校正、预处理和识别算法,获得了异形瓶盖相对标准位置的周向角度差值。为获得异形瓶盖相对标准位置的周向角度差值,分别研究了特殊点定位法和模板匹配法对该角度差值的确定。在特殊点定位法中,分别寻找出异形瓶盖图像上最大圆的中心坐标以及最大圆外侧部分的最小外接矩形中心坐标,并根据这两个中心点坐标确定一条直线,最后计算该直线与标准位置参考直线的夹角,即为所求角度差值。在模板匹配法中,设置模板图像,并通过多角度旋转后的模板图像在待检测图像上进行匹配遍历,计算出各模板与待检测图像的匹配度,比较得出最大值来获取异形瓶盖的角度差值。为验证所研究的图像识别算法和规整矫正效果,利用MX Component实现了上位机与下位机PLC之间的通信,将图像处理获得的周向角度差值传送给PLC,控制步进电机进行相应角度的旋转,完成对异形瓶盖的周向矫正。实验结果表明,特殊点定位法的识别精度约为0.5度,模板匹配法的识别精度约为1度,因此特殊点定位法识别更准确,且能够满足对异形瓶周向规整矫正的实际需求。本文的研究为后续异形瓶盖周向规整系统设备的研制提供了理论支撑。