再次，通过对不合格PET瓶图像的分析，将有缺陷的PET瓶分为两种情况，一种是瓶盖缺陷，另一种是液位不合格。瓶盖缺陷分为高盖、歪盖和无盖三种情况。液位不合格分为高液位和低液位情况。通过基于直线拟合方法的瓶盖检测算法以及基于区域积分的液位检测算法，可以很好的识别上述PET瓶的缺陷。再次，通过对不合格PET瓶图像的分析，将有缺陷的PET瓶分为两种情况，一种是瓶盖缺陷，外观缺陷检测价格，另一种是液位不合格。瓶盖缺陷分为高盖、歪盖和无盖三种情况。液位不合格分为高液位和低液位情况。通过基于直线拟合方法的瓶盖检测算法以及基于区域积分的液位检测算法，可以很好的识别上述PET瓶的缺陷。
为了实现易拉罐喷码过程中罐底字符的检测，提出了一种基于机器视觉的实时检测方法。首先对的图像进行二维Arimoto熵阈值化处理，然后在进行形态学膨胀操作后，通过字符区域信息提取出喷码字符区域，并进行旋转校正。将校正后的图像分割为单个字符，化为28×28大小，并采用卷积***网络分类器进行检测识别。试验表明，该算法鲁棒性好，可以适应不同型号的易拉罐图像的分割识别，且实时性和准确性高，可满足易拉罐点阵喷码字符在线检测的要求。
为此我公司研发了瓶盖字符在线检测系统，马鞍山外观缺陷检测，在线检测系统满足不低于120个/分的检测能力，对于无标签或未打码等重大缺陷漏剔率为零，外观缺陷检测地址，其余不合格品剔除率为99.99%。
此系统为自主研发基于PC的机器视觉系统，系统硬件采用线扫描相机完成高质量的成像，系统软件实现对印刷质量、激光打码/喷码的质量检测。检测系统软件平台构建合理、界面友好、使用简便，外观缺陷检测方案，系统功能可以实现灵活定制。该软件平台还具有良好的适用性，当用户有新的检验需求时，可以通过添加新算法和软件升级方便实现新的功能，以避免硬件的浪费。
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