机器视觉技术在啤酒瓶在线检测系统中的应用研究

论文摘要

目前啤酒生产企业越来越重视产品质量,越来越多的企业在罐装生产线上使用了各种自动检测设备,以期提高检测的可靠性。传统的罐装线空瓶检验方式是人工荧光灯箱检测。但在现代高速罐装线上,由于视觉疲劳等原因,仅靠传统的人工荧光灯箱检测不能保证可靠性,而且啤酒瓶的两个重要部位一瓶口和瓶底极易出现漏检的情况,造成部分漏气瓶和瓶底赃物瓶流入市场,给企业形象造成损害,在国外“对清洗之后的空瓶进行严格而精确的检测已经成为一项十分重要的规范”,欧洲的“HACCP”标准已经是啤酒生产企业必须履行的义务。目前国外基于图像处理技术的空瓶在线检测系统已相对成熟且有大量产品投放市场,如:德国的HEUFT、KRONES、Miho、和日本KTS等。我国在这方面则比较落后,现在尚无完善可靠的系统投入市场。本课题主要对空瓶检测机涉及的图像处理的软硬件部分进行了以下几个方面的研究:图像采集设备的选型,为保证在高速运行的生产线上瞬间完成对锁定目标的成像,选用高分辨率、高对比度和高帧速率的面阵CCD相机。相机工作在触发模式和异步重置方式,可以在1/60秒的时间内完成全象素的输出。结合高质量的光学照明技术,可以做到对啤酒瓶瓶口、瓶底的清晰成像,为后续的图像处理和分析打下良好的基础;图像处理分为图像预处理、边缘检测、二值化处理、腐蚀和膨胀、轮廓跟踪算法和图像定位六步。采用中值滤波滤除噪声、采取增益补偿增强图像,边缘检测采用了Canny算子方法,可以得到清晰的连续边缘,采用采用灰度扫描方法得到图像边界,用最小二乘法拟和得到圆心和半径,采用连通域搜索算法检测缺损,综合决策去除非污点干扰。瓶口和瓶底缺陷检测。瓶口和瓶底图像的准确定位是检测缺陷的前提条件,根据瓶口圆环边缘比较清晰,干扰边缘比较少的特点,对瓶口圆心的定位采用了边缘检测结合最小二乘法拟合圆的方法来得到圆心和半径。瓶底圆环边缘不明显干扰边缘比较多且存在防滑纹的影响,通过检测防滑纹的内边缘灰度突变点来检测边界,通过最小二乘法拟合圆心和半径,对于瓶底通过检测是否有超过限定长度的黑色圆周或白色圆周来判断瓶底是否合格。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 1 绪论
• 1.1 课题的提出及意义
• 1.2 机器视觉简介
• 1.3 国内外研究现状
• 1.4 本课题的主要研究内容
• 2 空瓶验瓶机系统组成
• 2.1 空瓶检测机系统综述
• 2.2 机器视觉系统设计
• 2.3 本章小结
• 3 图像处理技术
• 3.1 图像预处理
• 3.2 边缘检测
• 3.3 二值化处理
• 3.4 腐蚀和膨胀
• 3.5 图像定位
• 3.6 轮廓跟踪算法
• 3.7 本章小结
• 4 啤酒瓶缺陷检测
• 4.1 引言
• 4.2 瓶口缺陷检测
• 4.3 瓶底缺陷检测
• 4.4 本章小结
• 5 结论
• 5.1 主要结论
• 5.2 后续研究工作的展望
• 致谢
• 参考文献
• 攻读硕士期间主要成果