在現(xiàn)代包裝工業(yè)自動化生產(chǎn)中，涉及各種各樣的檢查、測量，比如飲料瓶蓋的印刷質(zhì)量檢查，產(chǎn)品包裝上的條碼和字符識別等。這類應(yīng)用的共同特點是連續(xù)大批量生產(chǎn)、對外觀質(zhì)量的要求非常高。通常這種帶有高度重復(fù)性的工作只能靠人工檢測來完成，我們經(jīng)常在一些工廠的現(xiàn)代化流水線后面看到數(shù)以百計甚至逾千的檢測工人來執(zhí)行這道工序，在給工廠增加巨大的人工成本和管理成本的同時，仍然不能保證100%的檢驗合格率(即“零缺陷”)。

　

為解決食品生產(chǎn)過程中產(chǎn)品殘缺問題,研究了一種基于機器視覺的缺陷檢測方法,以餅干為樣本進行了實驗分析。首先構(gòu)建實驗系統(tǒng),對單目攝像機進行標(biāo)定,利用標(biāo)定所得參數(shù)對圖像進行畸變校正;然后對校正后所得圖像進行圖像分析處理;最后對處理完成圖像進行區(qū)域檢測,得到檢測結(jié)果。實驗結(jié)果表明:以該方法進行餅干缺陷檢測成功率可達98.67%,并滿足高精度、實時性的要求,為今后食品缺陷檢測提供一定的參考方向。


針對傳統(tǒng)燈檢檢測精度低,人力成本高的問題,研究了基于機器視覺的大輸液中可見異物在線檢測系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)。利用高速旋轉(zhuǎn)裝置,獲取運動目標(biāo)的序列圖像。根據(jù)圖像間的交互方差系數(shù)MV建立序列圖像的背景,利用背景差分提取檢測目標(biāo)。綜合質(zhì)心迭代算法和卡爾曼濾波器實現(xiàn)了運動目標(biāo)的跟蹤,根據(jù)運動軌跡方向確定可見異物是否存在,排除氣泡的干擾。實驗結(jié)果表明該系統(tǒng)能夠有效地實現(xiàn)大輸液中可見異物的實時檢測功能。