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發布時間:2021-03-19 16:13  








玻璃瓶在制造的過程中,不可避免的會產生瓶口、瓶身劃痕等缺陷。特別是像香水、精油、等這些經濟價值較高的產品,對包裝瓶的外觀品質有著更高的要求。本文以管制精油灌裝瓶為測控對象,借助機器視覺技術、機械手技術以及工業控制技術,開展玻璃瓶缺陷檢測與機械手抓取系統的研究與設計工作。具體內容包括:(1)明確系統功能,完成了基于機器視覺缺陷檢測與機械手抓取系統的方案設計,詳細介紹了機器視覺系統相關技術,在此基礎上完成了硬件選型以及軟設計方案。(2)依據Blob分析流程,對圖像采集、預處理、分割、形態學處理、連通性分析和特征提取技術進行了系統的理論分析
E型鐵芯是某公司自動化生產線上的重要零件之一,加工過程中主要存在表面切割不平整,表面裂紋和幾何形狀扭曲3種缺陷。為此,文中提出了基于機器視覺的表面缺陷在線檢測方法。由于檢測目標質地為黑色,本系統采用白色材料做背景增加對比度;利用CCD攝像機和環形LED光源組成采集系統的前端,通過千兆網口將圖像傳輸至計算機;然后采用邊緣檢測結合閾值分割提取感興趣區域,后主要利用灰度分析結合Douglas-Peucker算法完成特征提取和缺陷分類。實驗結果表明,該系統能快速對鐵芯表面缺陷進行識別與檢測,缺陷識別率達到98.25%,達到預期檢測目標
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.