目的為實現飲料易拉罐拉環(huán)背部激光打碼的自動化,提出一種基于遺傳算法的易拉罐罐蓋圖像識別新方法。方法首先搭建一套易拉罐蓋激光自動打碼機,基于所搭建的實驗系統(tǒng),利用CCD相機實時采集罐蓋圖像。對所采集到的圖像進行中值濾波和灰度增強處理,在此基礎上,研究基于遺傳算法的罐蓋圖像閾值分割新方法,分析、確定算法的關鍵參數(個體數目、交叉率、變異率等),由此得到罐蓋的二值化圖像,并對算法處理結果進行誤差分析。結果遺傳算法經過約15代的迭代計算,能夠收斂,獲取到的圖像閾值,整個算法的運行時間約30 ms,終的圖像精度約為7.9 pixel。

質量控制：如藥瓶完成灌裝后，測量灌裝是否達到基準線；

字符條碼檢測和二維碼識別：讀取條形碼、2維矩陣碼或打印字符，并驗證標簽內容和正確的方位；

生產控制：檢查每個藥盒里的說明書是否遺漏或者總生產藥品的數量；

機器視覺檢測在食品飲料行業(yè)中的應用

啤酒/飲料行業(yè)的包裝技術迅猛發(fā)展，在高速包裝線上，機器視覺檢測扮演著不可或缺的角色。對于食品飲料生產制造企業(yè)而言，其生產自動化程度越來越高，對產品質量、生產效率的要求也越來越嚴格。

機器視覺就是使用光學非接觸式感應設備自動接收并解釋真實場景的圖像以獲得信息控制機器或流程，機器視覺技術大的特點是速度快、信息量大、功能多，今天我們就來聊一聊機器視覺檢測設備的優(yōu)勢究竟有哪些方面。雖然人類視覺擅長于對復雜、非結構化的場景進行定性解釋，但機器視覺則憑借速度、精度和可重復性等優(yōu)勢，擅長于對結構化場景進行定量測量，舉例來說，在生產線上，機器視覺系統(tǒng)每分鐘能夠對數百個甚至數千個元件進行檢測。