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玻璃瓶因诸多优点在包装行业得到广泛应用，快速发展的生产水平给传统的人工检测带来了巨大的压力，机器视觉作为一门新兴的自动检测技术在国外得到广泛的应用，而国内玻璃瓶质量检测基本是靠人工检测的方法检测玻璃瓶缺陷，视觉检测，检测技术十分落后，对***的生产力的使用起到了阻碍的作用，外观缺陷智能识别视觉检测，而国外的视觉产品价格高昂。为了推动国内玻璃瓶视觉检测技术向前发展，本文对玻璃瓶的瓶口和瓶颈两个关键部位的检测算法进行了研究，完成了系统总体方案的设计并实现了该系统。 在明确了系统检测工作和技术指标的基础上，完成了包括系统硬件方案和系统软件方案的系统总体方案设计。


本发明公开了一种包装袋喷码缺陷检测机构，具有：支架；传送带，设置在支架上、用于输送被检产品；检测工位，深度学习智能视觉检测，设置在支架上，检测工位朝向传送带；检测工位具有：触发器，感应被检产品运动到触发器处；光源，照射被检产品；相机，拍摄被检产品，能够对包装袋喷码进行检测。为了提高包装纸盒在生产线上喷码效率和检测不合格率的正确率，提高生产效率，减少用时时间。本文在充分考察包装纸盒在喷码检测生产线上的现场环境和相关的每一步的工艺要求，设计出一套基于PLC控制的包装纸盒自动喷码与自动检测系统。该系统主要分为吸盘移载机构、


为了实现外观缺陷自动检测，研究了基于机器视觉技术的外观缺陷检测系统。首先针对外观缺陷图像特点，分析了采用灰度阈值及单一颜色模型分割缺陷的局限性，提出基于混合颜色模型的缺陷图像分割方法，针对落后的检测外观品质工艺，利用机器视觉技术，设计了包含基于线阵相机的图像采集方式、缺陷分割算法以及缺陷分类算法的一套完整的解决方案。试验表明，该方案能准确实现对缺陷的分割和分类


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