根据饮料易拉罐罐盖制造生产线的工作环境和检测要求，研制了基于机器视觉的罐盖质量检测系统，视觉检测，实现了铝制罐盖瑕疵的自动检测和快速剔除。该检测系统由下盖装置、盖传送装置、光源与图像采集系统、视觉处理及控制系统、次品剔除装置等组成，铝制罐盖经下盖装置连续不断的进入盖传输区域，盖传输装置通过真空将罐盖吸附在传送带上，当罐盖通过成像系统时，光纤传感器触发工业相机和光源，获得高速罐盖图像，图像检测系统分析罐盖多个检测区域，电气控制系统根据图像检测结果分拣罐盖。通过实验测试证明:该视觉系统实时性好，可靠性高，有效地提高了罐盖检测生产线的工作效率。

一般来说，光学筛选机的影像筛选设备故障诊断一般是分为以下的几个方面：

一个方面就是状态量的一种检测，这种检测就是用来检测传感器的运行是否是正常运行的。

　　第二种就是指加工设备的运行的一种异常的判别问题，这种测试的数据如果出现问题，高精度精密尺寸视觉检测，则会出现判别设备的异常现象。

　　第三种就是对于故障的诊断是需要一步步分析和处理了，智能装备在线视觉检测，识别故障的原因是十分困难的，所以需要好好的排查一些故障问题。

　　以上内容就是影像筛选设备的检测问题的介绍了，在科学技术突飞猛进和人工紧缺的今天，影像筛选设备及其它自动化检测设备已在各行各业中扮演着越来越重要的角色，能有效控制产品不良率、提高产品质量、减少客户投诉、提升公司产品的竞争力，利于公司拓展市场、降低人工成本。

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)，超高精度尺寸测量视觉检测，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，***终的图像精度约为7.9 pixel。


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