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。

为解决食品生产过程中产品残缺问题,研究了一种基于机器视觉的缺陷检测方法,以饼干为样本进行了实验分析。首先构建实验系统,对单目摄像机进行标定,利用标定所得参数对图像进行畸变校正;然后对校正后所得图像进行图像分析处理;后对处理完成图像进行区域检测,得到检测结果。实验结果表明:以该方法进行饼干缺陷检测成功率可达98.67%,并满足高精度、实时性的要求,为今后食品缺陷检测提供一定的参考方向。

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）