【摘 要】
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机器视觉发展迅速,相关理论算法日趋成熟,计算机智能学习成为工业自动化和智能化的未来趋势。机器视觉系统以其特有的优势,逐渐代替人工视觉,在工业检测方面得到了广泛的运用
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机器视觉发展迅速,相关理论算法日趋成熟,计算机智能学习成为工业自动化和智能化的未来趋势。机器视觉系统以其特有的优势,逐渐代替人工视觉,在工业检测方面得到了广泛的运用。现代化流水线的发展极大刺激了食用油以及饮料灌装行业,每条产线的产量每小时可达到上万瓶。为了保证PET瓶的外观质量,需要对瓶盖、瓶身全方位的检测。传统人工检测方法工作量大,漏检率高,缺乏稳定性。为此,论文设计并实现了基于机器视觉的PET瓶外观检测系统,检测系统包括瓶盖检测、液位检测、喷码检测以及标贴检测。论文重点讨论了瓶盖检测以及标贴检测。在实验验证的基础上,得到了实际应用。论文针对检测系统中的关键技术点展开以下几方面的研究:●针对产线环境和所检测区域的特点,选择符合标准的硬件设备,并搭建系统。在瓶盖检测模块,选用背光源,突出瓶盖区域轮廓。在标贴检测模块,使用条形光源,采集到清晰的标贴内容。●瓶盖状态主要分为正常、高盖、低盖和歪盖。论文改进了基于直线拟合的瓶盖检测算法,缩短检测时间。考虑到现场环境,瓶盖上方会聚集液化的小水滴。这种情况下,该算法具有较大的误差。为此,论文提出了基于角点检测的瓶盖检测算法,获取支撑环两个端点以及密封条下方两个点并连线,作为瓶盖状态的判断依据。相比于前一种算法,该算法具有更好的适应性。●传统的特征选择算法基于多样本分析验证,而在实际应用中,人工操作只能提供少数训练样本,无法获取先验知识,不适用于样本较少的在线特征选择。论文改进了自适应特征选择算法,依据FISHER准则,提出了评价特征优劣的衡量标准,并对颜色特征以及纹理特征的重要性排序。根据不同类别的标贴样本获取合适的特征子集,通过特征匹配,完成标贴内容的检测。经过现场检测,标贴匹配的检测准确率达到99.19%。
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