基于机器视觉的易拉罐质量检测系统使用机器视觉LED光源：圆顶式无影光，三环式无影光，低角度环形光，同轴光，有效地解决了打光的难题。通过对复合式光源的组合控制，能获得轮廓清晰、色彩对比鲜明的瓶盖图像，并能迅速地与设定值比较，在线检测，找出具有边缘凹陷、表面划伤、拉环变形、密封胶破损、印刷字符、图案不清晰的不良产品，并立即剔出生产线。


玻璃瓶作为酒饮料的主要包装容器， 自动化视觉在线检测系统，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，视觉自动化在线检测系统，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。




在***包装过程中，会出现瓶体与瓶盖封装不严的情况，因此***包装的质量检测已成为制药行业生产过程中的一个关键环节。本文设计了一套基于机器视觉的药瓶检测系统，高速在线检测系统，完成了药瓶包装过程中瓶盖与瓶体封装缺陷的检测任务。本的研究工作和主要成果包括以下几个方面：1.在总结国内外成果的基础上，结合药瓶检测的总体功能要求和性能指标，成功搭建了满足要求的硬件实验平台。同时，对平台所用硬件的选择原则和***终参数都做了逐一说明。2.由数字图像处理的概念出发，研究了待检药瓶图像处理的相关算法。首先，应用MATLAB软件对采集到的图像进行了一系列处理，包括图像灰度化、图像去噪


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