传统的啤酒瓶空瓶检验方式是人工灯光检测,由于视觉疲劳等原因,显然不能适应现代化啤酒高速生产,而且啤酒瓶的两个重要部位——瓶口和瓶底无法检测,造成部分漏气瓶和瓶底赃物瓶流入市场,影响品牌,给企业形象造成损害,所以越来越多的企业在啤酒生产线上使用各种自动检测设备对空瓶的检测,以期提高检测的可靠性。现代啤酒包装生产线,自动化程度高,空瓶检测是生产线上关键的检测设备,通过CCD相机,合理选择光源对啤酒瓶瓶口进行图像采集、定位等算法处理,形成高速空瓶检测系统。本课题来源于某公司项目“啤酒玻璃瓶灌装生产线检测系统的研究”,该检测系统由啤酒瓶传送模块、进瓶检测模块、机器视觉检测模块和剔除模块四个单元模块构成,由独立的视觉检测系统组成,对空瓶进行图像采集和图像处理,并对瓶口进行缺陷检测。本论文通过研究啤酒瓶口检测技术——瓶口检测的技术指标,以及实验的机械结构、电气控制、图像采集设备和软件,探讨了瓶口检测部分图像预处理及缺陷检测。预处理是图像分析和缺陷识别的基础,本文选用中值滤波对瓶口图像进行平滑处理;对Robert,Sobel,Prewitt,Canny和Log等各种边缘检测算法进行分析,并对瓶口图像进行边缘检测,在Matlab平台开发出边缘检测GUI;采用迭代法查找门限阈值对瓶口进行二值化分割,并对瓶口图像进行了膨胀和腐蚀形态学处理。瓶口检测的关键是对瓶口进行定位,本文分别基于重心法、Hough变换法和最小二乘拟合圆算法对瓶口进行了定位,标记出瓶口圆心,查找圆心坐标,并对比三种定位方法;论述了缺陷特征,对缺陷区域进行了提取,并分析了缺陷特征;分析了缺陷检测的原理及方法,选择模板匹配法对缺陷进行检测。最后,利用Dalsa公司iNspect对缺陷进行了检测,通过生产线上的实验,得到了很好的效果。
