李辉[1]2003年在《数字图像处理技术在玻璃瓶裂纹检测系统中的研究和应用》文中提出数字图像处理技术从20世纪50年代发展至今，在通信、电视传输、医学、印染工业、工业检测等各个领域得到了空前广泛的应用，其分析图像的技术和方法也随之得到了深入的研究和发展。本文主要利用数字图像处理技术及其方法结合计算机编程语言来研究一套检测玻璃瓶裂纹的系统，利用该检测系统提供的一些数字图像处理方法可以快速准确的判断出该图像是否为裂纹图像。本文针对该套检测系统所应用的技术和方法为今后的深入研究和将其应用于实际生产奠定了坚实的基础。 本文首先简要介绍了数字图像处理技术的一些基本概念，包括它的发展、特点、应用领域和今后的发展方向。然后讲述了数字图像采集系统，包括硬件设和图像数字化的基本原理。本文重点阐述了研究和开发这套玻璃瓶裂纹检测系统所应用到的一些数字图像处理技术，并应用这些技术和方法对采集的裂纹图像进行了处理和分析：应用邻域平均法和中值滤波法来抑制图像的噪声，使图像的边缘平滑；然后绘制出处理过图像的灰度直方图，得到该幅裂纹图像的阈值，利用阈值法和灰度级切片法对裂纹图像进行二值化处理，得到其二值图像，并对图像进行了边缘检测；最后计算出裂纹图像的面积和周长，利用圆形度指标来判断该图像是否为裂纹图像。在利用数字图像处理技术研究和分析裂纹图像的过程中，应用了可视化编程语言Visual Basic6.0来开发该检测系统，将各种算法分别做成一个个单独的处理模块，从图像文件的读取、保存到图像预处理在到图像分割、特征提取直至裂纹判断都采用了模块化的编程方法，这样不仅便于算法的编程，还可以使操作界面清晰明了，便于对图像进行处理和操作，提高处理速度。 本文除了研究该系统所涉及到的数字图像处理技术和方法，还对这些技术和方法的算法利用编程语言的模块实现做了深入细致的研究。结合各种算法的基本原理，给出了各算法模块的结构框图，为编制程序提供了坚强有力的理论依据，大大减少了在编制程序过程中所出现的错误，有利于各个功能模块的扩充，而使这个检测系统不断完善。
张燕[2]2008年在《基于机器视觉的药用玻璃瓶缺陷检测的研究》文中认为目前,药用玻璃瓶的质量检测主要靠人工检测,这会增加巨额的人工成本和管理成本,同时检测的精度和速度也达不到生产的要求。本文针对玻璃瓶的缺陷检测进行了研究,论文的主要工作和取得成果如下:1.针对机器视觉的药用玻璃瓶缺陷检测,首先需要获得高质量的采集图像。本文从采集设备的选择入手,分析各种光源的优缺点,根据被测对象的特性,确定光源和照明装置,设计简易的采集暗室环境,搭建采集实验平台,初步达到采集图像的质量要求;同时对总体检测系统进行设计。2.针对玻璃瓶边缘检测,详细探讨了被测对象图像的预处理过程,同时进行了滤波、增强和边缘检测算法可行性的实验验证,实现了根据被测对象的特性选择合适的算法;同时采用曲线拟合算法对传统的像素级检测方法进行改进,使边缘检测的定位精度达到亚像素级,提高了边缘检测的精度。3.针对玻璃瓶缺陷检测,对瓶口和瓶身的缺陷采用不同的检测算法。就瓶口检测的圆心定位问题,进行了多种方法的比较,采用改进的四点垂直弦截法来确定圆心位置,此算法简单,容易实现,且提高了圆心定位的精度;针对瓶口缺陷检测提出双圆周法,能较好的检测到瓶口细小缺陷;利用边缘跟踪法提取瓶身裂纹缺陷区域后,用几何特征参数判断缺陷类型。
尹林中[3]2006年在《管制玻璃瓶缺陷检测》文中研究说明机器视觉检测是信息处理的重要研究方向之一。本文主要利用基于机器视觉的图像技术来研制一套检测管制玻璃瓶缺陷的系统，对该视觉检测系统的硬件和软件实现做了部分研究。 1．简要介绍机器视觉与图像处理的一些基本概念，包括它们的发展、特点、应用领域和今后的发展方向。 2．对系统的构成及其设备的性质、特点进行了分析，并就部分设备的选择进行了研究。 3．重点探讨了研究和开发这套玻璃瓶缺陷检测系统所应用到的一些数字图像处理技术，并应用这些技术和方法对采集的缺陷图像进行了处理和分析。应用邻域平均法和中值滤波法来抑制图像的噪声，使图像的边缘平滑；利用阈值法和基于边缘检测的图像分割法对缺陷图像进行分割，得到其二值图像；最后计算出缺陷图像的面积和周长，利用圆形度指标来判断该图像是否为缺陷。 4．在利用数字图像处理技术研究和分析缺陷图像的过程中，应用了可视化编程语言VC++6.0来开发该检测系统，从图像文件的获取到图像预处理，再到图像分割、特征提取直至缺陷判断都采用了模块化的编程方法。
丁挺[4]2007年在《基于数字图像处理的玻璃瓶检测系统》文中研究说明由于玻璃瓶生产规模的扩大、生产流水线速度的提高以及越来越严格的质量要求,传统的玻璃瓶检测方法已经无法适应需求。随着计算机硬件、软件的发展以及数字图像理论的完善,基于数字图像处理技术的玻璃瓶在线检测方法已变得切实可行,并且以其快速度、高精度、非接触等特点成为了当今玻璃瓶生产厂商的首选。论文首先概述检测系统的研究背景、意义以及国内外研究现状,然后讨论检测系统的总体方案、技术指标、软硬件配置等方面,接着在算法方面和软件设计两个方面进行了具体的分析和研究。在算法方面,深入分析了与玻璃瓶检测相关的数字图像处理技术,重点讨论了这些图像处理技术在瓶口裂纹检测和瓶口尺寸检测中的应用,分析了各种算法的优劣。对于瓶口裂纹检测,提出一种基于位移传感器的动态图像定位算法,将采集的图像实时、准确的定位;开发了一种快速的圆周轨迹检测算法来实现对裂纹的判断。对于瓶口尺寸检测,采用十五方向边界链码跟踪算法和Robert边缘检测算法检测尺寸图像。通过大量的实验证明了针对裂纹和尺寸检测算法的有效性和可行性。在软件设计方面,利用Visual C++6.0开发了一套测试和研究的软件平台:玻璃瓶检测系统(GBIS)。该系统成功地完成了本文所有算法的测试和研究工作,为玻璃瓶检测系统的进一步研究奠定了很好的基础。在软件系统开发中使用了COM控件,美化软件界面,增强软件功能,提高软件执行速度。其中改进了叁种方法:1、创建动态链接库时,提出一种宏定义的多文件创建方法。2、采用ADO数据库访问技术,把类封装到动态链接库,使得指令操作更加简单。3、利用API函数实现串口通信,方便计算机和控制系统的数据交互。在完成主要的研究课题同时,还进行了图像拼接方面的横向课题研究。论文简要地说明了图像拼接在各个领域的应用和重要作用,研究了一种快速的图像拼接算法。首先对图像进行特定模式的投影,把平面图上的坐标转为柱面图上的坐标,保持实际景物的空间约束关系;随后对相位相关度算法进行约束获取水平垂直偏移量,采用快速傅立叶算法提高算法处理速度;接着根据最佳拼接线准则,在颜色强度上和几何结构两个方面确定拼接线;最后利用小波变换,把图像分解到不同的分辨率下拼接,去除曝光差异,整个过程用Visual C++加以编码实现。
刘浩[5]2007年在《计算机视觉药用玻璃瓶检测系统的研究》文中进行了进一步梳理计算机视觉技术在国民经济、科学研究及国防建设等领域都有着广泛的应用。其最大的优点是与被测对象无接触，检测的对象十分广泛，工业自动化生产线、视觉导航、虚拟现实等，它还可以观察人眼观察不到的范围，如红外线、微波、超声波等。计算机视觉以其检测效率高、速度快、无视觉疲劳等优点正逐步的取代人工检测方法。不过计算机视觉技术仍处于一个完善和发展的阶段，其发展还远远落后于人们所寄予的发展水平。本课题的研究目的是设计一套基于计算机视觉的药用管制玻璃瓶检测系统实验装置。整个系统以图像处理、DSP技术为基础，针对药用管制玻璃瓶的缺陷进行检测。本论文对检测系统中的几个关键技术进行了研究和讨论：1．总体检测系统装置的设计。包括采集设备的选择、光源和照明装置的设计，并搭建实验平台，初步实现了系统的设计目标。2．本文在对图像检测技术在国内外的研究现状和发展做了研究，做了大量的实验，验证了多种图像检测算法，我们提出了一种基于混合滤波器缺陷检测算法，并从理论和实验两方面对检测效果做了评价。试验结果表明：该方法检测出的缺陷定位准确，检测不会出现误检、漏检，对由于光线造成的影响和玻璃本身的材质产生的干扰，能够做到较好的判断。并取得了良好的检测效果。3．将检测平台移植到DSP平台上。实验选用SEED—VPM642开发板进行了硬件仿真和程序调试。完成对单帧管制瓶图像检测项目的研究，并对连续图像的动态实时检测进行了初步的探讨和研究。
陈常祥[6]2007年在《基于计算机视觉的玻璃瓶缺陷在线检测系统的研究与实现》文中认为玻璃瓶瓶口、瓶颈裂纹是玻璃瓶质量检测的重要方面。目前,国内玻璃瓶生产厂家大多采用原始的人工灯光目测法。该方法不仅效率低、准确性差,而且检验标准也很难达到一致;另有少部分厂家引进了国外的验瓶机。但国外验瓶机大多存在造价高、灵活性差等缺点。因此,开发一个性价比高、检测范围广,而且具有良好的人机交互界面,升级方便的系统很有必要。开发系统的主要目的是适应我国中小型玻璃生产企业的现状,尽量降低他们的生产成本。自从2002年开始,广西师大电子研究所与桂林晶盛玻璃有限公司合作,成功开发了“啤酒瓶裂纹在线实时检测系统”。此系统在线运行叁年多,效果较好,但形势的发展提出了更高的要求。为了提高系统的性能,我们作了进一步研发,本论文对研发过程中采用的策略和技术方法进行了论述。因此,本文针对原系统已有检测项目在性能上的不足和检测速度的需要,对啤酒瓶瓶口裂纹检测系统进行了进一步的完善和改进工作,主要包括以下几个方面:1、针对原系统不能准确对啤酒瓶瓶口定位,而且也不能对广口瓶、白色玻璃瓶定位。本文采用了八方向链码搜索来跟踪寻找瓶口边缘点。改进算法之后,能准确地找到各种玻璃瓶的位置。使整个系统具备一定的通用性,同时提高了系统的可靠性和效率。2、在裂纹判断算法上,针对背景上光斑和外界光源的干扰,将原来对矩形感兴趣区域的特征提取方法,改为椭圆拟合法纠正的特征提取方法。改进之后,大大的降低了系统的误判率。由原来的0.4%降到0.2%,提高了程序的可靠性。3、为了更加完善系统,同时满足用户的要求,在系统中增加了瓶颈裂纹检测项目,使得整个裂纹检测系统趋向于完善。摒弃了以前人工灯光检测方法,使得产品的质量更加可靠,从而提高了公司的产品竞争力。4、为了对软件实行版权保护,本文对软件保护作了初步探讨,同时将一些软件的保护方法用到本文的裂纹检测系统中去。本文采用机器指纹的防拷贝技术,并用MD5加密保存到参数文件中,防止用户对软件的重复使用。本方法只是对裂纹检测系统的初步保护,只是防止系统的一版多用。5、为了解决产品在运输过程中存储介质容易损坏,使用和携带的方便性,软件执行的可靠性等问题。本文采用了闪存卡——工业CF卡作为存储介质。用来提高系统运行的可靠性、易操作性、并增强了软件的安全性。裂纹检测系统改进后,裂纹检测系统的速度提高了3倍,处理一帧坏瓶子的时间从原来的30ms减少到10ms,系统总的检测速度从原来的120个玻璃瓶/分钟,提高到现在的150个玻璃瓶/分钟。误判率漏检率下降了2倍,从以前的0.4%下降到0.2%。目前,本文修改之后的裂纹检测系统已经在桂林晶盛玻璃有限公司运行了半年多,用户给予了较高的评价。并且,有一台检验线出售给山东景耀玻璃有限公司,也受到了公司的好评,认为可以和国外的产品相比,甚至瓶颈裂纹检测项目的检测结果可以超过国外的某些同类产品。目前,桂林晶盛玻璃有限公司又有4条检验线投入运行,为公司节省了大量开支,创造了效益,提高了公司的品牌形象。
周航[7]2018年在《基于视觉测量的玻璃瓶缺陷检测》文中进行了进一步梳理伴随着玻璃瓶市场以及其生产规模的扩增、流水线作业和检测速度提高的需求,人工检测法已经无法跟随时代和市场的需求发展。我国目前在玻璃瓶视觉检测方面的研究与设备,相对国外的视觉检测研究与设备在实用度和市场份额上还有非常大的差距,尤其在相关玻璃制品视觉检测的缺陷的定位、缺陷种类采集、以及缺陷判别分析上还有很多地方需要深入研究。同时,伴随相关计算机科学技术以及相应相关硬件软件的飞速发展,目前基于数字图像处理方法的玻璃瓶缺陷视觉检测是目前国内外较为普遍且先进的玻璃制品在线检测方式。通过工业相机拍摄需要检测的玻璃瓶缺陷图像,通过数字图像预处理,对图像进行视觉分析,对采集到图片中的缺陷进行分类识别,最终检测出缺陷玻璃瓶,并使用机器对其进行分拣。1.对现有的国内外玻璃瓶检测理论和检测设备的检索与调研。在此基础上,通过对国内外智能检测系统的分析,对现有收集到的的国内外玻璃瓶检测设备中的相应理论算法和其中的原理进行深入学习,了解其主要的发展方向和不同设备存在的问题,并确定本论文的研究中心方向,提出具有应用价值和创新点的的新型检测方法。同时,对本论文实验过程中所需要的设备以及相关工具进行规划,确定基本的方案、指标和相关软硬件选型配置等。2.在研究过程中,分别以瓶口缺陷检测和瓶身缺陷检测两部分作为研究方向。在瓶口检测部分,比对过多种定位算法后,提出一种新型检测方法进行瓶口圆心定位;基于工程需要设计一种判断缺陷的检测方法。对提出的方法进行测试,检验结果证明提出的方法满足检测要求。在瓶身检测部分,在研究比对其他文献图像预处理方法之后,提出一种新型模板对图像进行预处理,很好的解决了瓶身图像预处理阶段的问题;根据检测需求设计一种基于连通域特征搜寻联通域方式寻找缺陷的方法,并根据缺陷特征对其进行分类。3.在对玻璃瓶瓶口瓶身进行缺陷检测研究的基础上,按照研究的要求对程序检测平台进行设计,以满足本实验要求的检测目的。搭建好检测平台之后,对软件进行设计,通过软件编程实现人机操作检测。
贲锋利[8]2006年在《基于图像处理技术的药用玻璃瓶检测系统》文中研究说明在现代社会里，药用玻璃瓶的生产从生产规模、生产速度到产品质量都有了很大的提高。这种生产要求的提高已经给传统的人工检测方法带来挑战，人工检测方法已经无法胜任。另一方面，随着计算机技术和图像处理技术的发展，出现了计算机视觉检测技术。 本文利用数字图像处理技术对药用玻璃瓶在线检测系统进行了深入地探讨与研究。 1．制定系统实现的总体方案，设计了药用玻璃瓶的检测装置，包括采集设备的选择、光源和照明装置的设计，并搭建实验平台，初步实现了系统的设计目标。 2．将图像处理技术引入了玻璃瓶的识别与检测过程中，并详细探讨了被测瓶体图像必须经过的处理过程和算法，进行了大量实验验证了算法的可行性，阐述了针对瓶底、瓶身及瓶口的检测原理。在检测算法开发中，针对在线的玻璃瓶定位与获取，采用了基于界定搜索范围的OTSU算法，大大地提高了实时处理速度；同时，采用了基于灰度特征的图像分割方法，用于解决玻璃瓶图像中缺陷提取问题。 3．最后，阐述了亚像素定位法在玻璃瓶尺寸测量中的应用。
王一冰[9]2016年在《基于机器视觉的玻璃瓶缺陷检测与抓取系统研究》文中进行了进一步梳理玻璃瓶在制造的过程中,不可避免的会产生瓶口破裂、瓶身划痕等缺陷。特别是像香水、精油、口服液等这些经济价值较高的产品,对包装瓶的外观品质有着更高的要求。本文以管制精油灌装瓶为测控对象,借助机器视觉技术、机械手技术以及工业控制技术,开展玻璃瓶缺陷检测与机械手抓取系统的研究与设计工作。论文具体内容包括:(1)明确系统功能,完成了基于机器视觉缺陷检测与机械手抓取系统的方案设计,详细介绍了机器视觉系统相关技术,在此基础上完成了硬件选型以及软设计方案。(2)依据Blob分析流程,对图像采集、预处理、分割、形态学处理、连通性分析和特征提取技术进行了系统的理论分析;并利用Halcon软件,对各种算法的图像处理效果进行了详细地分析与对比,从而确定本系统采用的图像处理方法。(3)基于Halcon软件,分别对玻璃瓶瓶口、瓶身、瓶底进行了缺陷检测实验,并根据检测部位的不同特点,相应地调整检测方法,获得了理想的检测效果。(4)在视觉引导的基础上,利用FVRTS平台进行六自由度机械手路径规划和操控实验,完成了缺陷瓶的抓取实验,实现了缺陷瓶的剔除功能。(5)设计了基于VC++的玻璃瓶缺陷检测人机交互系统,该系统通过调用机器视觉算法和机械手操控指令,实现了系统的检测和控制功能。该系统界面直观、操作简单,极大地方便了用户的使用。本系统在精油灌装系统中的成功应用,一定程度降低了工人劳动强度、避免了原料浪费和设备的污染,使原有灌装生产线的工作效率大幅度提高。同时,本论文的主要研究成果,对其它颜色、形状、材质物体缺陷的检测与次品的剔除,也具有一定的借鉴意义。
余晓娅[10]2011年在《工件缺陷视觉检测关键技术的研究》文中指出视觉检测系统被广泛应用于工件缺陷检测,具有速度快、精度高、非接触等优点,可以有效地克服人工检测方式的不足,提高工件生产的自动化程度和生产效率。工件缺陷的视觉检测是实现工件检测智能化的关键环节。本文以管制玻璃瓶为研究对象,对其进行缺陷检测。本文研究的主要内容及创新之处在于:1.对目前的图像采集系统进行了性能分析和分类总结,构建了图像采集实验平台,实现了工件图像的实时、高质量采集。2.根据图像的几何正则性,利用NSCT(Nonsubsampled Contourlet Transform)对图像进行处理。基于NSCT对图像进行多方向多分辨率分解,结合半软阈值实现了图像去噪,使得信噪比显着提高;结合模极大值实现了图像的边缘检测,该方法提取的边缘光滑完整,具有很强的抗噪性。3.研究了工件缺陷的检测方法和缺陷类型的识别。在Hough变换圆检测法定位圆心的基础上,用模板匹配法进行瓶口的缺陷检测;通过对缺陷周长、面积、伸长度和圆形度四个参数的测量识别瓶身的缺陷类型。4.通过大量实验验证了基于DSP的图像处理算法的可行性,开发了图像采集和处理程序,实现了系统软件由PC机向DSP的移植。对连续图像的动态实时检测进行了探讨和研究,并设计了友好的用户操作界面。
参考文献：
[1]. 数字图像处理技术在玻璃瓶裂纹检测系统中的研究和应用[D]. 李辉. 天津工业大学. 2003
[2]. 基于机器视觉的药用玻璃瓶缺陷检测的研究[D]. 张燕. 合肥工业大学. 2008
[3]. 管制玻璃瓶缺陷检测[D]. 尹林中. 合肥工业大学. 2006
[4]. 基于数字图像处理的玻璃瓶检测系统[D]. 丁挺. 烟台大学. 2007
[5]. 计算机视觉药用玻璃瓶检测系统的研究[D]. 刘浩. 合肥工业大学. 2007
[6]. 基于计算机视觉的玻璃瓶缺陷在线检测系统的研究与实现[D]. 陈常祥. 广西师范大学. 2007
[7]. 基于视觉测量的玻璃瓶缺陷检测[D]. 周航. 沈阳航空航天大学. 2018
[8]. 基于图像处理技术的药用玻璃瓶检测系统[D]. 贲锋利. 合肥工业大学. 2006
[9]. 基于机器视觉的玻璃瓶缺陷检测与抓取系统研究[D]. 王一冰. 长春工业大学. 2016
[10]. 工件缺陷视觉检测关键技术的研究[D]. 余晓娅. 合肥工业大学. 2011
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