玻璃瓶作為酒飲料的主要包裝容器,其產品(特別是瓶口)質量直接影響酒的品質與安全。根據透明玻璃瓶在線檢測中缺陷信息弱、生產線抖動等特點,研究與開發(fā)了一種基于機器視覺的在線檢測系統,應用熵法實現瓶口圖像的分割以及改進的Hough變換算法實現瓶口圖像的定位。實際運行表明,系統動態(tài)圖像采集效果良好,且圖像處理算法快速準確,滿足當今高速酒飲料灌裝在線檢測的要求。




利用圖象順序形態(tài)學以及基于知識的閾值選擇算法對IC圖象進行預處理，具有運算量小、速度快和有效的特點。檢測過程采用Blob分析，引入質量控制圖方法分析系統誤差對系統穩(wěn)定性的影響，計算了檢測系統的工序能力。系統檢測精度高，實時性好，滿足在線檢測的要求。利用圖象順序形態(tài)學以及基于知識的閾值選擇算法對IC圖象進行預處理，具有運算量小、速度快和有效的特點。檢測過程采用Blob分析，引入質量控制圖方法分析系統誤差對系統穩(wěn)定性的影響，計算了檢測系統的工序能力。系統檢測精度高，實時性好，滿足在線檢測的要求。


對比現有大輸液藥品可見異物人工檢測方法,在線視覺自動檢測具有巨大優(yōu)越性,為此,本文設計了一套用于瓶內藥液異物檢測的視覺系統.首先研究了檢測系統的機械與電氣控制結構,開發(fā)了面向高速高精度生產線的圖像獲取裝置;然后,基于圖像中藥液內異物運動軌跡的連續(xù)性,利用序列圖像提取出圖像中的運動信息,在此基礎上,使用改進的Mean shift跟蹤算法實現了可見異物的檢測識別;后選用100ml葡萄糖大輸液進行在線測試,檢測系統分辨率達到了國家藥典的檢測要求,系統運行準確率近95%,在線自動化視覺檢測方法能很好滿足生產線的要求.