一种基于机器视觉的在线PE瓶瓶口密封缺陷的检测方法.pdf
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一种基于机器视觉的在线PE瓶瓶口密封缺陷的检测方法.pdf
一种基于机器视觉的在线PE瓶瓶口密封缺陷的检测方法,在机器视觉检测平台上对PE瓶密封缺陷进行检测,包括步骤:(1)集PE瓶口图像,转换为灰度图;(2)对灰度图进行预处理得到阈值分割图;(3)通过边缘检测检测得到瓶口密封锡纸的内外轮廓;(4)填充内外轮廓形成圆环,将圆环等分为均匀等分,计算每等分圆像素值与给定阈值范围比较,判断缺陷是否存在。该方法可以在高速运动的传送带上,准确快判断瓶口密封缺陷,适用于自动化流水线上PE瓶的检测分拣。本发明精度较高、可靠性良好、工作效率较高。
基于机器视觉的玻璃瓶口缺陷检测方法.pptx
汇报人:/目录0102机器视觉技术的定义和原理机器视觉在缺陷检测中的应用玻璃瓶口缺陷检测的难点和挑战03系统架构和工作流程图像采集和预处理特征提取和分类器设计缺陷检测和定位算法04实验数据集和实验环境实验结果分析和比较系统性能评估和优化05实际生产线上的应用案例缺陷检测效果的实时监测和反馈用户反馈和系统改进建议06基于深度学习的玻璃瓶口缺陷检测方法结合其他技术的多模态缺陷检测方法提高系统实时性和准确率的优化方向汇报人:
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一种基于机器视觉的PE瓶检测与分拣方法,包括如下步骤:(1)PE瓶图像采集;(2)PE瓶图像预处理:对采集到的图像进行图像的滤波和锐化处理;(3)目标定位识别:使用基于轮廓周长的匹配方法对PE瓶图像匹配识别,使用基于最小二乘法拟合椭圆的方法完成质心位置的检测;(4)缺陷检测:采用等分圆法和完成PE瓶瓶口缺陷检测;(5)跟踪抓取:根据反馈的位置信息,计算在线PE瓶在笛卡尔坐标系下的位置,完成在线抓取;(6)分类摆放:将每个PE瓶的特征信息发送至机械臂控制系统,通过机械臂进行分拣,并在不同区域摆放。本发明检测
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一种基于机器视觉的PE瓶充装率的检测方法,包括如下步骤:步骤1、采集PE瓶图像,完成PE瓶图像预处理;步骤2、对预处理后的图像进行阈值分割,提取液面轮廓特征;步骤3、计算PE瓶二值图的竖直积分投影图;步骤4、寻找PE瓶二值图的液面最低点及其纵坐标;步骤5、根据瓶口到该点的距离与瓶身高度的比值,计算PE瓶充装率。该方法可检测非直线液面线状态下的PE瓶充装率。本发明提供一种精度较高、工作效率较高的基于机器视觉的PE瓶充装率检测方法。