检测PET瓶瓶盖的缺陷首先，根据适配环中心点的坐标在PET瓶瓶盖图像上放置 i个不同大小的矩形框；其次，统计每个矩形框中黑色像素占全部像素的百分比，在正常阈值区间内则判该矩形框合格；，当所有矩形框合格时，PET瓶瓶盖合格，没有缺陷；检测PET瓶液位的缺陷首先，根据适配环中心点的坐标在PET瓶瓶腔内部图像上放置j个不同大小的矩形框；其次，统计每个矩形框中黑色像素占全部像素的百分比，在正常阈值区间内则判该矩形框合格；，当所有矩形框合格时，PET瓶液位合格，没有缺陷。
饮品液位灌装作为制约饮品质量的多个维度中zi重要的维度之一，通常会成为购买者z为关注的因素，“不患寡而患不均”，同样的产品，液位的些许差异就会给购买者造成严重的心理落差，这种现象在高饮品中表现的更为直接。
因此，饮品灌装过程中的液位检测一直以来都受到各大生产厂家的关注，薄膜电阻视觉检测设备订制，传统液位检测多为接触式测量：劳动力密集型的厂家可能会采用人工比对等方式进行、技术密集型的厂家可能会采用吹气式检测通过气压反馈来进行液位检测。这两种方式在特定的环境下有其优越性，但是，由于这类接触式测量通常会由于检测人员自身原因会造成检测偏差外，接触式测量还会造成饮品的污染或瓶身出现污渍，z终导致产品品质降低或者产品其他维度合格率降低，造成资源的浪费或者造成不好的客户体验。
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。
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