蒙城光学筛选机生产

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    2024-1-24

范纯英
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目的为提高玻璃瓶口缺陷检测精度,---生产线包装效率。方法基于机器视觉设计一种瓶口缺陷检测方法,并简要介绍检测系统的整体框架。分别论述基于大熵值法的图像分割方法、瓶口定位方法以及图像特征提取方法,其中图像特征主要包括周长、圆形度、相对圆心距离。利用bp神经网络实现瓶口缺陷的准确识别,将瓶口破损程度转换为具体数值,进行实验验证。结果文中检测方法对破损瓶口的检测成功率为99%,对于不同的破损类型均有较高的检测准确度。结论基于机器视觉的玻璃瓶口缺陷检测方法能够满足生产线对准确性和实时性的要求。














光学筛选机生产为此,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。重点讨论了瓶盖检测以及标贴检测。在实验验证的基础... 展开 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,光学筛选机生产,逐渐代---工视觉,在工业检测方面得到了广泛的运用。



现在主流的检测方法是利用机器代---眼,即计算机视觉来完成pet瓶的检测,该检测方法速度快,数据统计汇---力强,鲁棒性好。国外的计算机视觉检测起步早,德国的海富、克朗斯都进行了自己的研发,但由于国外pet瓶规格统一,检测较为简单,而国内pet瓶种类繁多,因此并不能完成pet瓶的通用性检测,可拓展性差。


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