基于机器视觉的黄酒灌装品质检测

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黄酒是我国特有的酒种,营养丰富,历史悠久。随着人们对健康越来越关注,黄酒消费量也在逐渐上升,其生产的安全、卫生引起了更多人关注。目前黄酒灌装后检测过程大多仍然由人工操作完成,自动化水平普遍较低,同时也存在一定卫生隐患。我国黄酒生产企业亟需提高自动化检测水平,保证灌装安全卫生的同时也能大大提高产品出厂良品率,提高企业效益。   针对我国目前大多数黄酒生产企业灌装生产线的现状,本课题研究一种基于机器视觉技术的黄酒灌装后质量自动化检测的方法,以满足黄酒灌装行业的需要,具体研究工作与成果如下:   1.总结目前机器视觉技术的发展和研究现状以及机器视觉技术在灌装检测中的应用后,结合黄酒生产企业检测的实际需求,设计了一套黄酒机器视觉检测系统。   2.对视觉检测系统整体构成作了概述,介绍了检测系统硬件选型和参数。针对黄酒生产中酒瓶瓶型种类多,差异大的特点,设计一套光照方案,能够适应不同瓶型照明。   3.根据液位检测的特点,设计了一种基于灰度值标准偏差在ROI区域的快速液位检测算法,检测成功率100%,检测时间符合在线检测要求,具有一定的实用价值。   4.在对裂纹出现的区域的特点分析的基础上,提出了一种简单快速可行的检测方案。对液位与瓶盖间灰度值较大的区域进行分割,并填充为完整的检测区域,统计对比度增强后该区域所有像素的灰度值,得到最大差值,通过与预先设定的阈值比较得到此时裂纹信息。检测正确率为89%,检测速度满足在线检测要求。   5.瓶身图像检测的主要目标为可见异物物,取各自中心点位置为圆心作圆形检测区域,圆形半径根据检测需要确定,对此区域的像素计算灰度标准偏差,对每个疑似异物依次进行判断。平均检测耗时120ms,正确率达到94.3%。   经过理论分析和实验证明了所提出的黄酒灌装后质量检测方法的合理性,具有一定的实用性和可行性。为今后在此基础上进一步深入研究奠定了良好的基础。
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