顾 勇，何明昕

（暨南大学 计算机科学系，广东 广州510632）

0 引 言

人们对啤酒的消费量迅速增长，这使得啤酒生产过程中的一个重要环节啤酒瓶检测逐渐从人工检测阶段过渡到了自动化检测阶段。因为效率和性价比是当今企业生产所考虑的关键因素，所以在啤酒瓶检测过程当中，机器视觉逐渐成为了最常用和最主要的检测方法。机器视觉可以理解为给机器加装上视觉装置，目的是为了使机器具有类似与人类的视觉功能，用机器代替人眼来做测量和判断，从而提高机器的自动化和智能化的程度。它主要包括光源、镜头、CCD（charge－coupled device）照相机、图像采集卡、图像处理系统、监视器、通讯和输入输出单元等部分。机器视觉的应用也非常的广泛，主要有检测和机器人视觉两个方面［1－4］。应用领域主要集中在半导体及电子行业，比如PCB（printed circuit board）印刷电路、SMT （surface mounted technology）表面贴装、电子生产加工设备以及产品质量检测等其它很多领域。随着工业的发展，对于机器视觉的需求也会逐渐地增多，并将与自动化做更进一步的融合。

目前针对机器视觉在啤酒瓶检测系统中的实验和理论方面的研究存在不少，并取得了一些有意义的成果。文献［3－4］中作者均采用了机器视觉的方法来设计啤酒瓶检测系统，并且都能达到一定的检测效果，然而文中在图像处理过程中所采用的方法，对图像中缺陷的检测效果并不是很好，精确度不是很高，这样会大大地降低系统的准确率，其实这也是很多啤酒瓶检测系统中所存在的问题。……