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第31卷第5期仪器仪表学报Vol31No52010年5月ChineseJournalofScientificInstrumentMay2010异型瓶药液中可见异物的智能视觉检测机器人*张耀王耀南周博文(湖南大学电气与信息工程学院长沙410082)摘要:本文研究设计了一种基于机器视觉的异型瓶药液中可见异物的智能自动化检测装置在研究了传统的差分异物提取方法的基础上创造性的提出了基于区域分割和区块剔除的异物检测逆向思维算法。最后以125mL中国劲酒样品为对象进行在线检测测试实验表明本文所设计的检测系统能很好的满足生产线的实时性和准确性要求同时基于区域生长和区块剔除的视觉检测算法克服了传统差分法在跟踪拍照方式下难以克服的跟踪误差和抖动等一系列问题。关键词:机器视觉;数字图像处理;在线检测;区域生长中图分类号:TP391文献标识码:A国家标准学科分类代码:510.8064IntelligentvisualinspectorforvisibleforeignsubstanceinspecialshapedbottledmedicalliquidZhangYaoWangYaonanZhouBowen(DepartmentofControlScienceandEngineeringHunanUniversityHunan410082China)Abstract:Thispaperproposesthedesignofanintelligentvisualinspectorforvisibleforeignsubstanceinspecialshapedbottledmedicalliquorbasedonsynchronousphotographing.Throughstudyingtraditionaldifferentialforeignsubstanceinspectionmethodaninspectionalgorithmbasedonregiondependentsegmentationandregiondependenteliminationissuggestedcreatively.Atlast125mLChineseKingWineisusedastheobjecttocarryoutonlinetes.tExperimentresultsshowthattheproposedinspectionsystemmeetstherequirementsofrealtimecharacteristicandaccuracyinproductionline.Atthesametimethealgorithmovercomesthedifficultiesoftrackingerrormechanicalshakingandsoonintrackingphotographymanneroftraditionaldifferentialforeignsubstanceinspectionmethod.Keywords:machinevision;digitalimageprocessing;onlinedetection;regiongrowing