在现代包装工业自动化生产中，涉及各种各样的检查、测量，比如饮料瓶盖的印刷质量检查，产品包装上的条码和字符识别等。这类应用的共同特点是连续大批量生产、对外观质量的要求非常高。通常这种带有高度重复性的工作只能靠人工检测来完成，我们经常在一些工厂的现代化流水线后面看到数以百计甚至逾千的检测工人来执行这道工序，在给工厂增加巨大的人工成本和管理成本的同时，仍然不能保证100%的检验合格率(即“”)。

玻璃瓶在制造的过程中,不可避免的会产生瓶口、瓶身划痕等缺陷。特别是像香水、精油、等这些经济价值较高的产品,对包装瓶的外观品质有着更高的要求。本文以管制精油灌装瓶为测控对象,借助机器视觉技术、机械手技术以及工业控制技术,开展玻璃瓶缺陷检测与机械手抓取系统的研究与设计工作。具体内容包括:(1)明确系统功能,完成了基于机器视觉缺陷检测与机械手抓取系统的方案设计,详细介绍了机器视觉系统相关技术,在此基础上完成了硬件选型以及软设计方案。(2)依据Blob分析流程,对图像、预处理、分割、形态学处理、连通性分析和特征提取技术进行了系统的理论分析。

半导体的广泛应用使得人们对其质量要求越来越高。半导体生产过程中塑封表面缺陷的检测得到更多生产厂家的重视。本文对SOT-23封装式半导体的表面塑封缺陷进行了研究,改进并优化半导体质量缺陷检测系统,通过边缘检测算法提取半导体管体的塑封边缘,确定被检管体的位姿,缩小检测范围,使用基于边缘点的模板匹配算法来判断字符的完整性,后利用差影法准确地检测出塑封缺陷。经工厂试用后,结果显示此系统能有效地检测出表面质量缺陷。

针对传统灯检检测精度低,人力成本高的问题,研究了基于机器视觉的大输液中可见***在线检测系统的关键技术。利用高速旋转装置,获取运动目标的序列图像。根据图像间的交互方差系数MV建立序列图像的背景,利用背景差分提取检测目标。综合质心迭代算法和卡尔曼滤波器实现了运动目标的跟踪,根据运动轨迹方向确定可见***是否存在,排除气泡的干扰。实验结果表明该系统能够有效地实现大输液中可见***的实时检测功能。