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基于机器视觉的PET瓶外观检测系统的中期报告
一、研究背景
随着PET瓶在日常生活中的广泛应用，对PET瓶外观质量的要求越来越高。因此，对PET瓶外观进行快速、准确、自动化检测的需求也越来越迫切。传统的PET瓶外观检测主要依靠人工目视检查，效率低、准确率低。近年来，随着计算机视觉技术的不断发展，利用机器视觉技术进行PET瓶外观检测成为可能。机器视觉技术具有无偏性、高效性和高准确度等优点，因此在PET瓶外观检测领域具有广阔的应用前景。
本文的研究目标是利用机器视觉技术设计并实现一种针对PET瓶外观检测的智能系统，系统能够准确地检测PET瓶的变形、划痕、颜色差异等外观缺陷，并将检测结果记录在文件中以便后续统计分析。
二、研究内容
1.PET瓶外观缺陷分类
根据PET瓶外观缺陷的类别和性质，对PET瓶外观缺陷进行分类。将PET瓶外观缺陷分为变形、划痕、颜色差异等三类。
2.图像采集
采用相机拍摄PET瓶的表面图像，并将其保存为数字图像。在采集图像时，应注意保证图像分辨率和光照条件的稳定性，以获取清晰准确的图像。
3.图像预处理
对图像进行预处理以提高后续检测算法的准确度。包括去噪、平滑处理、对比度增强等。
4.目标检测
利用目标检测算法，对PET瓶外观缺陷进行检测。采用深度学习方法，利用卷积神经网络（CNN）和区域提议网络（RPN）进行目标检测，对PET瓶外观缺陷进行精确的定位和分类。同时，利用数据增强技术提高模型的泛化能力和鲁棒性。
5.目标跟踪
当PET瓶在传送带上运动时，需要对PET瓶进行跟踪。利用相关滤波器（CF）和卡尔曼滤波器（KF）对PET瓶进行跟踪，检测PET瓶运动过程中是否出现外观缺陷。
6.检测结果记录
将检测结果记录在文件中，进行后续统计分析和处理。
三、实验计划
1.数据集的构建
建立一套PET瓶外观检测的数据集，包括PET瓶的变形、划痕、颜色差异等外观缺陷样本，以及正常PET瓶样本。
2.算法实现
设计并实现目标检测算法，包括深度学习模型的构建、数据增强、模型训练等过程。利用相关滤波器和卡尔曼滤波器进行目标跟踪。
3.系统集成
将算法实现及其它模块进行集成。设计操作界面，进行系统测试及调试。
四、预期成果
1.完成针对PET瓶外观检测的智能系统的设计与实现。
2.实现PET瓶外观缺陷分类和目标检测算法，并对其进行优化和改进。
3.构建一套PET瓶外观检测的数据集。
4.对PET瓶外观缺陷检测系统的准确性、稳定性等性能进行评估。
5.发表相关论文及技术报告。