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。

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。

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；