基于圖像匹配的PET飲料瓶封裝缺陷檢測研究.pdf

1、隨著社會的進步，人民生活水平的提高，人們對消費品的質(zhì)量也提出了越來越高的要求，產(chǎn)品的質(zhì)量就成為了生產(chǎn)廠商和消費者關注的問題。近年來，巨大的市場需求使礦泉水、果汁等各種各樣的飲料產(chǎn)品生產(chǎn)行業(yè)保持著平穩(wěn)快速的發(fā)展。而飲料瓶封裝質(zhì)量的好壞直接或間接影響到其內(nèi)部飲料的質(zhì)量，應用機器視覺的PET飲料瓶檢測系統(tǒng)能夠大幅降低檢測成本，提高產(chǎn)品質(zhì)量，加快生產(chǎn)速度和效率。因此，對低成本、高精度、高效益的PET飲料瓶檢測系統(tǒng)進行研究具有很重要的實際意義。

2、 對于工業(yè)檢測應用，同時具備精度高、可靠性強和實時性好的檢測技術一直是人們不懈努力追求的目標。本文研究適用于工業(yè)流水線上的PET飲料瓶封裝缺陷檢測系統(tǒng)。根據(jù)PET飲料瓶封裝缺陷檢測的特點及實際生產(chǎn)要求，首先分析系統(tǒng)的設計目標，對系統(tǒng)的整體方案進行了設計，包括系統(tǒng)總體結(jié)構(gòu)的設計，系統(tǒng)的硬件選擇，并對其軟件系統(tǒng)的進行了設計與實現(xiàn)。 在圖像匹配算法方面，在SUSAN邊緣檢測算法的基礎上，提出了一種能夠自適應提取其灰度差閾值的改進

3、的SUSAN邊緣檢測算法，實現(xiàn)了更好的邊緣檢測效果。根據(jù)PET瓶檢測系統(tǒng)的特點，從特征空間和相似性測度的角度出發(fā)，提出了利用圖像的灰度信息、形態(tài)信息和在變換域的信息，通過構(gòu)造綜合特征來進行圖像匹配，即在圖像預處理時，首先采用改進的SUSAN算法檢測圖像目標的邊緣來實現(xiàn)定位與分割，其次利用圖像直方圖不變矩并結(jié)合周長、面積、灰度等特征進行圖像匹配。由于SUSAN算法檢測特征定位準確，且對局部噪聲不敏感，而圖像直方圖不變矩具有平移、旋轉(zhuǎn)、比例