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提供一种能够在高速自动化生产线上进行实时不间断检测、检测率高的PET瓶瓶盖和液位的检测方法。本发明的技术方案是包括以下步骤

(一)对拍摄的PET瓶图像输入计算机,对图像进行感兴趣区域的分割;

(二)对感兴趣区域进行图像预处理,提供视觉在线检测设备,完成PET瓶瓶体区域和背景区域的分割;图像预处理的方法如下一,购买视觉在线检测设备,对整幅图像进行灰化处理,只保留图像的亮度信息;第二,对灰化后的单通道图像进行滤波,提供高速在线检测设备,使得图像边缘变得清晰;第三,根据整个图像的灰度直方图确定图像二值化的阈值,并对其进行二值化处理;第四,对二值化后的图像进行连通域分析,设左上角属于背景区域,和该区域连通的区域都属于背景,其余区域都为PET瓶瓶体部分,完成 PET瓶瓶体区域和背景区域的分割;







平面度检测检查容器顶部是否在微调过程中因不均匀切割而导致出现头发、丝线或波浪状平面。污染物检测检测容器侧壁上的任何缺陷,包括在注塑成型过程中堆积产生的灰尘、伤痕、污点以及内置或表面颗粒物质。*碎的顶部检测验证玻璃容器顶部没有空洞、芯片、丢失的玻璃和碎片。还可确定软木的存在。其他检测条码/二维码验证、标签控制号(LCN)验证、倾斜标签检测、折角标签检测、标签存在检查等


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。首先对采集的图像进行二维Arimoto熵阈值化处理,然后在进行形态学膨胀操作后,在线检测设备,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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