玻璃瓶作为酒饮料的主要包装容器，在线检测，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，食品饮料产线实时在线检测，且图像处理算法快速准确，满足当今高速酒饮料灌装在线检测的要求。




目的为实现饮料易拉罐拉环背部激光打码的自动化，提出一种基于遗传算法的易拉罐罐盖图像识别新方法。方法首先搭建一套易拉罐盖激光自动打码机，基于所搭建的实验系统，利用CCD相机实时采集罐盖图像。对所采集到的图像进行中值滤波和灰度增强处理，在此基础上，研究基于遗传算法的罐盖图像阈值分割新方法，分析、确定算法的关键参数(个体数目、交叉率、变异率等)，瓶胚缺陷高速在线检测，由此得到罐盖的二值化图像，并对算法处理结果进行误差分析。结果遗传算法经过约15代的迭代计算，能够收敛，获取到的图像阈值，整个算法的运行时间约30 ms，瓶口尺寸破损高速在线检测，***终的图像精度约为7.9 pixel。


为实现图像处理技术在冲压件表面缺陷在线检测中的应用，开发了一套冲压件表面缺陷实时在线快速检测系统。使用基于多模板匹配算法获取图像中冲压件的位置，建立感兴趣区域;提出基于拉普拉斯-高斯(LoG)算子的实时浓淡补正算法实现冲压件表面缺陷的增强;使用大津法和形态学操作实现冲压件表面缺陷位置的提取。系统使用MATLAB实现基于LoG算子的滤波算法;使用LabVIEW实现其余算法，并在其中调用MATLAB脚本节点;使用多线程技术实现***的检测算法。经实验，系统能够对生产线上每一个冲压件进行快速检测，并检测出有缺陷的冲压件，整个过程耗时在100ms以内，能够满足在线实时检测需求。


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