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為了實現易拉罐噴碼過程中罐底字符的檢測，提出了一種基于機器視覺的實時檢測方法。首先對的圖像進行二維arimoto熵閾值化處理，然后在進行形態學膨脹操作后，通過字符區域信息提取出噴碼字符區域，并進行旋轉校正。將校正后的圖像分割為單個字符，化為28×28大小，并采用卷積神經網絡分類器進行檢測識別。試驗表明，該算法魯棒性好，可以適應不同型號的易拉罐圖像的分割識別，且實時性和準確性高，可滿足易拉罐點陣噴碼字符在線檢測的要求。
目的為提高玻璃瓶口缺陷檢測精度，-生產線包裝效率。方法基于機器視覺設計一種瓶口缺陷檢測方法，并簡要介紹檢測系統的整體框架。分別論述基于大熵值法的圖像分割方法、瓶口定位方法以及圖像特征提取方法，其中圖像特征主要包括周長、圓形度、相對圓心距離。利用bp神經網絡實現瓶口缺陷的準確識別，將瓶口破損程度轉換為具體數值，進行實驗驗證。結果文中檢測方法對破損瓶口的檢測成功率為99%，氣門嘴尺寸缺陷全檢設備廠家，對于不同的破損類型均有較高的檢測準確度。結論基于機器視覺的玻璃瓶口缺陷檢測方法能夠滿足生產線對準確性和實時性的要求。
本文設計并實現了用于灌裝pet瓶封裝自動檢測系統。首先，將系統劃分為硬件系統和軟件系統，并從軟硬系統的綜合角度對檢測系統的各個功能進行了模塊化的系統設計。其次，將硬件系統分為機械傳輸系統、圖像采集系統、信號傳輸系統和瓶子篩選系統共四個部分進行了分析和設計，并且通-件的搭建，實現了系統的傳輸、圖像采集、信號傳輸和篩選的功能。
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