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。

E型铁芯是某公司自动化生产线上的重要零件之一，加工过程中主要存在表面切割不平整，表面裂纹和几何形状扭曲3种缺陷。为此，文中提出了基于机器视觉的表面缺陷在线检测方法。由于检测目标质地为黑色，本系统采用白色材料做背景增加对比度；利用CCD摄像机和环形LED光源组成系统的前端，通过千兆网口将图像传输至计算机；然后采用边缘检测结合阈值分割提取感兴趣区域，后主要利用灰度分析结合Douglas-Peucker算法完成特征提取和缺陷分类。实验结果表明，该系统能快速对铁芯表面缺陷进行识别与检测，缺陷识别率达到98.25%，达到预期检测目标。

对比现有大输液***可见***人工检测方法,在线视觉自动检测具有巨大优越性,为此,本文设计了一套用于瓶内药液***检测的视觉系统.首先研究了检测系统的机械与电气控制结构,开发了面向高速高精度生产线的图像获取装置;然后,基于图像中药液内***运动轨迹的连续性,利用序列图像提取出图像中的运动信息,在此基础上,使用改进的Mean shift跟踪算法实现了可见***的检测识别;后选用100ml葡萄糖大输液进行在线测试,检测系统分辨率达到了***药典的检测要求,系统运行准确率近95%,在线自动化视觉检测方法能很好满足生产线的要求.

采用机器视觉检测系统，可以实现稳定、连续、可靠的产品检测，克服人工检测易疲劳、个体差异、重复性差等缺点，可帮助企业提升产品质量水平，提高生产效率，降低生产成本，机器视觉检测包括：盒装食品外包装检测：对盒装食品的外包装进行检测（包括外包装破损、标签有无、生产日期有无等检测）；透明瓶装饮料的液位及瓶盖缺损检测：对透明瓶装饮料的液位进行检测，保障饮料灌装的一致性；对瓶盖包装进行检测，剔除漏装瓶盖、瓶盖歪斜等不良品；