基于机器视觉的啤酒瓶瓶口缺陷检测系统的研究硕士学位论文

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1、诹1it工繁失凄硕士学位论文题目：基于机器视觉的啤酒瓶瓶口缺陷检测系统的研究英文题目ResearchontheMachineVisual-BasedDefectInspeclionSystemfL、rtheBeerBottleMoulh擘住申请人姓2．陶跃珍申请学位学科专业：测试计量技术及仪器指导教师挂名：张业鹏g,2Ct湖北工业大学硕士学位论文摘要目前，我国啤酒行业仍以玻璃瓶装为主，啤酒厂从自身经济利益出发，通常都会重复使用回收的啤酒瓶。回收瓶在生产和流通的过程中，瓶身不可避免地要受到摩擦、碰撞，其强度指标随着使用时间的延长而逐步降低，即使还在使用期限内同样存在安全隐患。传统

2、的验瓶方式是人工灯光验瓶，工人通过荧光板照射在生产线上进行目测，分拣出有缺陷的啤酒瓶。这种方法速度和精度很难达到技术要求，不能适应现代化的生产方式。随着计算机技术和电子技术的飞速发展，图像处理技术在工业中的应用愈来愈广泛。利用机器视觉系统，在高速自动化的生产线上剔除不合格的啤酒瓶的检测方法，具有信息处理量大、速度快、精度高等优点，可以克服人工验瓶的不足，大大提高了生产效率和生产的自动化程度。由于啤酒瓶是一种特殊的玻璃制品，根据机器视觉的检测原理和研究现状，针对啤酒瓶瓶口缺陷成像的特点，设计了一套合适的成像装置以获取较好的缺陷图像。该装置主要包括：LED环型光源、CCD传感器、图

3、像采集卡以及计算机。工作过程中，CCD传感器将啤酒瓶瓶口的光学影像转换成视频信号输出到图像采集卡，图像采集卡再将视频信号转换成数字图像信息流，传输到计算机中进行处理，判断是否存在缺陷。在软件的算法方面，详细地介绍了图像处理技术——图像滤波和图像分割，对各种图像滤波和分割技术迸行了分析和比较，从而得出适用于本系统的图像处理方法，为瓶口缺陷的提取和分析打下基础。论文还分析了各种模式识别方法，提出了瓶口缺陷识别的具体方案。啤酒瓶瓶口缺陷检测系统的软件部分是基于VisualC++开发的。利用大量的回收瓶作为样品迸行实验，结果表明：此方法简单易行，能有效地检测出瓶口存在缺陷的啤酒瓶。关键

4、词：啤酒瓶，瓶口缺陷，机器视觉，图像分割，模式识别湖北工业大学硕士学位论文AbstractAtpresenLdomesticbeerbusinessisfilledwithglassbottles．Fortheeconomicinterestownedtobrewhouse，thebeerbottleshavebeenreusedmanytimes．Becauseoftheinevitablecollisionandfrictiouduringthecourseofcirculation．theintensitytargetreducesgraduallyalongwithth

5、eperiodofrevolutionextension．Eveninthedeadline，thebeerbottlehasthepossibilitytoexplode．Thetraditionaldetectionmodeisusuallyhandwork,inwhichtheworkerseliminateunqualifiedboalesbyusingafluorescentplate．Thiswaycouldnotadaptmodernizationproductionmethod．becausejtsprecisionandspeedisdi伍culttoourn

6、eeds．Withthedevelopmentofelectronicandcomputertechnology,digitalimageprocessingtechniquesareusedinmoreandmorebroadrangeofapplications．Itisprovidedwiththeadvantageofhighspeedandhighprecisiontoautomaticdetectthedefectsonthebottlemouthwithmachinevision．Moreover,itcanovercomethedisadvantageofhum

7、an’seyesandimprovegreatlyproductionefficiencyandautomationdegree．Accordingtothetheoryandresearchactualityofmachinevision，asetofappropriateimagingdevicemustbeincludedinthesystem，togethigh-qualitypicturesaboutthemouthofbeerboules．whichisaspecialglass