基于机器视觉的玻璃瓶口缺陷检测方法

摘要：

目的 为提高玻璃瓶口缺陷检测精度,确保生产线包装效率.方法 基于机器视觉设计一种瓶口缺陷检测方法,并简要介绍检测系统的整体框架.分别论述基于最大熵值法的图像分割方法、瓶口定位方法以及图像特征提取方法,其中图像特征主要包括周长、圆形度、相对圆心距离.利用BP神经网络实现瓶口缺陷的准确识别,将瓶口破损程度转换为具体数值,最后进行实验验证.结果 文中检测方法对破损瓶口的检测成功率为99％,对于不同的破损类型均有较高的检测准确度.结论 基于机器视觉的玻璃瓶口缺陷检测方法能够满足生产线对准确性和实时性的要求.

关键词：机器视觉、瓶口检测、图像处理、BP神经网络

所属期刊栏目：39

分类号：TP391;TB487(计算技术、计算机技术)

资助基金：吉林化工学院重大科技项目2016019

在线出版日期：2018-04-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：183-187