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相机实时罐盖图像。对所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),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。

西林瓶视觉检测设备 西林瓶瑕疵检测系统 西林瓶缺陷检测设备

西林瓶视觉检测设备采用多台高分辨率相机对西林瓶进行多角度检测，检测内容包括瓶口破损、气线、杂质、直径、斜肩、瓶底破损、异形等，检测速度大于每分钟300个。检测速度：高达60000瓶/小时

检测对象：新瓶、旧瓶、冰花瓶（可排除瓶身图案、花纹、字符等的图像干扰）

检测内容：瓶口、瓶身、瓶底、瓶内***、异形瓶、残碱残液等不合格次瓶。

检测精度：3x3mm2（不透明缺陷）

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，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。