CCD检测设备-在线视觉检测设备-瓶胚在线视觉检测设备

目的为****玻璃瓶口缺陷检测精度，确保生产线包装效率。方法基于机器视觉设计一种瓶口缺陷检测方法，并简要介绍检测系统的整体框架。分别论述基于大熵值法的图像分割方法、瓶口*方法以及图像特征提取方法，其中图像特征主要包括周长、圆形度、相对圆心距离。利用BP*网络实现瓶口缺陷的准确识别，将瓶口*损程度转换为具体数值，标签缺陷在线视觉检测设备，****后进行实验验证。结果文中检测方法对*损瓶口的检测成功率为99%，瓶胚在线视觉检测设备，对于不同的*损类型均有较高的检测准确度。结论基于机器视觉的玻璃瓶口缺陷检测方法能够满足生产线对准确性和实时性的要求。

目前，对于PET瓶检测的方法和装置主要分成三类人工检测、传感器检测和计算机视觉的检测。人工检测是传统的工业检测的方法，主要由检测员通过肉眼观察来检测每个PET瓶是否存在缺陷，存在的问题有检测率低，速度慢，数据统计汇总困难和成本高。传感器检测是利用各种传感器来进行检测，比如利用*线传感器来检测液位是否合格，存在的问题有容易受到外界环境的影响，PET瓶在线视觉检测设备，系统通用性差。

孙怀远在《计算机应用与软件》中提出了一种图像匹配的检测算法， 通过提取PET瓶的特征和模板图像进行比较，从而完成分类与检测；邹振兴在《现代电子技术》中实现了 FPGA的嵌入式检测PET质量的装置，在线视觉检测设备，通过分析适配环和瓶盖顶部斜率的差异来检测PET瓶盖。但他们的算法复杂度高，无法满足现代高速生产线上检测PET瓶的需要， 而且检测率不够，不能克服瓶身倾斜、链道抖动、瓶身水珠和毛刺的影响。

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