








玻璃瓶作为酒饮料的主要包装容器,其产品(特别是瓶口)质量直接影响酒的品质与安全。根据透明玻璃瓶在线检测中缺陷信息弱、生产线抖动等特点,研究与开发了一种基于机器视觉的在线检测系统,应用熵法实现瓶口图像的分割以及改进的Hough变换算法实现瓶口图像的***。实际运行表明,系统动态图像采集效果良好,且图像处理算法快速准确,全自动智能视觉检测分拣机,满足当今高速酒饮料灌装在线检测的要求。


在现代包装工业自动化生产中,涉及各种各样的检查、测量,比如饮料瓶盖的印刷质量检查,产品包装上的条码和字符识别等。这类应用的共同特点是连续大批量生产、对外观质量的要求非常高。通常这种带有高度重复性的工作只能靠人工检测来完成,高速螺帽视觉检测分选机,我们经常在一些工厂的现代化流水线后面看到数以百计甚至逾千的检测工人来执行这道工序,在给工厂增加巨大的人工成本和管理成本的同时,仍然不能保证100%的检验合格率(即“零缺陷”)。
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