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發布時間:2020-12-21 09:54  
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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。
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
隨著科技日新月異的發展,工業生產流程進一步細化,產品變得越來越復雜,生產廠家逐漸加強了對產品質量檢測環節的投入。視覺檢測技術正越來越多地應用于各個領域,代替人進行全自動的產品檢測、工藝驗證,甚至整個生產工藝的自動控制。本文從視覺檢測技術出發,詳細敘述了視覺檢測技術在大型自動化生產線上的應用,重點研究灌裝藥品表面缺陷檢測算法。本文結構如下: 首先,概述的研究背景和意義,簡單敘述了機器視覺技術的基本原理,針對視覺檢測技術的特點,分析了視覺檢測技術的研究現狀及發展趨勢,并簡述了機器視覺技術在工業、農業、軍事、交通和上的應用現狀