為解決食品生產(chǎn)過(guò)程中產(chǎn)品殘缺問(wèn)題,研究了一種基于機(jī)器視覺(jué)的缺陷檢測(cè)方法,以餅干為樣本進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)分析。首先構(gòu)建實(shí)驗(yàn)系統(tǒng),對(duì)單目攝像機(jī)進(jìn)行標(biāo)定,利用標(biāo)定所得參數(shù)對(duì)圖像進(jìn)行畸變校正;然后對(duì)校正后所得圖像進(jìn)行圖像分析處理;最后對(duì)處理完成圖像進(jìn)行區(qū)域檢測(cè),得到檢測(cè)結(jié)果。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:以該方法進(jìn)行餅干缺陷檢測(cè)成功率可達(dá)98.67%,并滿足高精度、實(shí)時(shí)性的要求,為今后食品缺陷檢測(cè)提供一定的參考方向。


設(shè)計(jì)了基于機(jī)器視覺(jué)的智能大輸液異物在線檢測(cè)系統(tǒng),該系統(tǒng)可以實(shí)現(xiàn)灌裝后大輸液瓶中雜質(zhì)的檢測(cè);研究了該檢測(cè)系統(tǒng)的基本構(gòu)成,工作原理以及一些關(guān)鍵圖像處理技術(shù);該檢測(cè)系統(tǒng)采用特殊的硬件檢測(cè)平臺(tái),讓雜質(zhì)與瓶身作相對(duì)運(yùn)動(dòng),再利用精密的光學(xué)成像系統(tǒng)獲取運(yùn)動(dòng)異物的序列圖像,最后通過(guò)圖像預(yù)處理、運(yùn)動(dòng)目標(biāo)提取、運(yùn)動(dòng)目標(biāo)分割和圖像識(shí)別與判斷這四個(gè)步驟完成對(duì)異物的檢測(cè);實(shí)驗(yàn)表明該系統(tǒng)可快速的檢測(cè)出大輸液溶液巾所含的多種雜質(zhì),準(zhǔn)確度高,實(shí)時(shí)性強(qiáng).

質(zhì)量控制：如藥瓶完成灌裝后，測(cè)量灌裝是否達(dá)到基準(zhǔn)線；

字符條碼檢測(cè)和二維碼識(shí)別：讀取條形碼、2維矩陣碼或打印字符，并驗(yàn)證標(biāo)簽內(nèi)容和正確的方位；

生產(chǎn)控制：檢查每個(gè)藥盒里的說(shuō)明書(shū)是否遺漏或者總生產(chǎn)藥品的數(shù)量；

機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)在食品飲料行業(yè)中的應(yīng)用

啤酒/飲料行業(yè)的包裝技術(shù)迅猛發(fā)展，在高速包裝線上，機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)扮演著不可或缺的角色。對(duì)于食品飲料生產(chǎn)制造企業(yè)而言，其生產(chǎn)自動(dòng)化程度越來(lái)越高，對(duì)產(chǎn)品質(zhì)量、生產(chǎn)效率的要求也越來(lái)越嚴(yán)格。