基于机器视觉和轻量级卷积网络的安瓿瓶包装质量检测算法

摘要：

针对人工检测安瓿瓶包装质量时存在的速度慢以及受主观因素影响导致的准确率低等问题,提出一种机器视觉和轻量级卷积神经网络结合的安瓿瓶包装质量检测方法.首先,采用机器视觉中基于阈值分割以及仿射变换的方法对待测图片进行阈值处理、倾斜校正和安瓿瓶区域的裁剪;然后,根据图像特点以及缺陷识别要求设计分类算法的网络结构;最后,采集生产现场图片构建安瓿瓶包装缺陷数据集,之后对提出的安瓿瓶包装缺陷识别网络进行了验证,并测试了部署在Jetson Nano嵌入式平台上的算法的准确率及检测速度.实验结果表明:以每盒五支装的产品为例,所提安瓿瓶包装质量检测算法平均每盒耗时70.1 ms,即可达14盒/秒,而准确率为99.94％,能够实现在Jetson Nano嵌入式平台上的在线高精度安瓿瓶包装质量检测.

关键词：机器视觉、安瓿瓶包装、卷积神经网络、质量检测、Jetson Nano嵌入式平台

所属期刊栏目：40

分类号：TP389.1;TP391.41(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2020-10-20（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：2899-2903