為解決食品生產(chǎn)過程中產(chǎn)品殘缺問題,研究了一種基于機器視覺的缺陷檢測方法,以餅干為樣本進行了實驗分析。首先構建實驗系統(tǒng),對單目攝像機進行標定,利用標定所得參數(shù)對圖像進行畸變校正;然后對校正后所得圖像進行圖像分析處理;最后對處理完成圖像進行區(qū)域檢測,得到檢測結果。實驗結果表明:以該方法進行餅干缺陷檢測成功率可達98.67%,并滿足高精度、實時性的要求,為今后食品缺陷檢測提供一定的參考方向。


設計了基于機器視覺的智能大輸液異物在線檢測系統(tǒng),該系統(tǒng)可以實現(xiàn)灌裝后大輸液瓶中雜質的檢測;研究了該檢測系統(tǒng)的基本構成,工作原理以及一些關鍵圖像處理技術;該檢測系統(tǒng)采用特殊的硬件檢測平臺,讓雜質與瓶身作相對運動,再利用精密的光學成像系統(tǒng)獲取運動異物的序列圖像,最后通過圖像預處理、運動目標提取、運動目標分割和圖像識別與判斷這四個步驟完成對異物的檢測;實驗表明該系統(tǒng)可快速的檢測出大輸液溶液巾所含的多種雜質,準確度高,實時性強.

質量控制：如藥瓶完成灌裝后，測量灌裝是否達到基準線；

字符條碼檢測和二維碼識別：讀取條形碼、2維矩陣碼或打印字符，并驗證標簽內容和正確的方位；

生產(chǎn)控制：檢查每個藥盒里的說明書是否遺漏或者總生產(chǎn)藥品的數(shù)量；

機器視覺檢測在食品飲料行業(yè)中的應用

啤酒/飲料行業(yè)的包裝技術迅猛發(fā)展，在高速包裝線上，機器視覺檢測扮演著不可或缺的角色。對于食品飲料生產(chǎn)制造企業(yè)而言，其生產(chǎn)自動化程度越來越高，對產(chǎn)品質量、生產(chǎn)效率的要求也越來越嚴格。