机器视觉技术以高速度、高精度等优点被广泛应用于汽车、机械加工、电子、包装、食品等各个行业的检测。本文对机器视觉在啤酒瓶空瓶检测中的应用进行了系统的研究。 对检测的啤酒瓶主要部位缺陷进行深入分析：啤酒瓶口的缺口，裂纹缺陷；瓶底的缺口缺陷；瓶身的裂纹、气泡、结石缺陷。“B”字符识别和生产年限识别并判断。本文主要工作包括以下几个方面： 本文在对啤酒行业中我国啤酒瓶检测现状进行分析，然后设计了空啤酒瓶检测平台，因为在图像采集时，瓶口和瓶底较易采集，瓶身比较困难，尤其是瓶身上的字符一般在瓶底周边，采集图像更困难，从而需要设计了一套空瓶检测平台，针对啤酒瓶不同部位从采集图像、光源、图像处理、自动识别、自动剔除形成一体，特别是采集啤酒瓶身图像时采用的是旋转式线扫描相机，这样就把啤酒瓶身展开成一平面数字图像处理，给数字图像的后续处理带来很大的方便，同时解决了别的方法采集的瓶身图像不全和字符不全或半字符检测的问题。缘检测、分割等算法处理，最后根据缺陷点灰度值的差异进行图像识别。瓶口缺陷检测的关键在圆心定位和边缘的检测；瓶身的缺陷关键在边缘检测上，本文采用SUSAN算子，设置不同的参数很好的提取缺陷的边缘，同时去除伪缺陷；字符识别是在瓶身检测的基础上利用模板匹配，提取字符区域图像，然后进行字符识别。研究表明，采用上述方法能检测出不合格的空瓶酒瓶。 本文把图像识别后不合格的啤酒瓶利用机械自动剔除装置进行剔除，机械自动剔除控制是以可编程控制器作为外围控制的核心。控制部分完成的功能主要有控制运动、监测外围状态、与主机通讯把外围状态传送给主机、接收主机检测结果并控制执行机构完成剔除操作。 人机界面利用VC++开发环境开发了一套空瓶检测可视化软件，检测软件可以设置各个检测环节参数，记录各环节剔除瓶数。人机界面还能够和外围控制通信，相互协调工作，从而形成一个完整的系统。