基于DSP的空瓶缺陷識(shí)別問題研究.pdf

1、隨著我國(guó)啤酒行業(yè)的迅速發(fā)展，急迫切需要對(duì)原有的生產(chǎn)線進(jìn)行改進(jìn)，以提高生產(chǎn)效率，改進(jìn)方向就是向著高速化，高精度，智能化方向發(fā)展。目前國(guó)內(nèi)對(duì)空瓶缺陷識(shí)別系統(tǒng)的研究還處于初級(jí)階段，國(guó)外雖然也有很多成熟的系統(tǒng)，但由于價(jià)格比較昂貴，很難滿足國(guó)內(nèi)啤酒生產(chǎn)行業(yè)的需求。為了滿足啤酒生產(chǎn)線對(duì)速度的要求，我們提出采用DSP作為系統(tǒng)的核心處理器，使得系統(tǒng)速度達(dá)到生產(chǎn)要求。因此，本文深入研究基于DSP空瓶缺陷識(shí)別系統(tǒng)，以滿足生產(chǎn)需求。 本文的主要任務(wù)是

2、采用圖像處理技術(shù)原理，對(duì)空瓶進(jìn)行圖像采集，然后進(jìn)行圖像處理，采用模式識(shí)別理論對(duì)處理后的圖像進(jìn)行缺陷識(shí)別，正確識(shí)別出不合格空瓶，提高缺陷識(shí)別率。利用TechV-C6713開發(fā)平臺(tái)對(duì)采集的圖像處理，建立基于DSP的空瓶處理系統(tǒng)，解決了圖像處理量大和系統(tǒng)實(shí)時(shí)性要求高之間的矛盾。本課題針對(duì)以下幾個(gè)方面進(jìn)行了研究和討論： 1對(duì)單幅灰度圖像，首先采用中值濾波和圖像增強(qiáng)算法對(duì)圖像進(jìn)行處理，消除背景和噪聲的影響。然后對(duì)處理后的圖像進(jìn)行閾值分割，

3、邊緣提取。根據(jù)圖像的特點(diǎn)選擇合適的特征量。 2根據(jù)模式識(shí)別理論，分別采用模板匹配方法，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法，SVM識(shí)別方法對(duì)提取得到的圖像特征進(jìn)行識(shí)別，最終判斷出空瓶是否合格。 3采用了DSP處理技術(shù)，把圖像處理算法在DSP上實(shí)現(xiàn)，實(shí)驗(yàn)采用TechV-C6713開發(fā)板進(jìn)行了系統(tǒng)程序調(diào)試。 通過大量實(shí)驗(yàn)，表明本系統(tǒng)采用的方案是可行的，速度和精度等各方面達(dá)到了預(yù)期的要求，具有很大的實(shí)用性。為進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)空瓶全方位缺陷識(shí)別奠