谭佩仪

摘要：在食品行业，饮料灌装前都需要接受空瓶瓶底缺陷检测，对比传统的人工监测技术，机器视觉技术效果更好，综合成本低，运用范围更广。本文针对基于机器视觉技术的空瓶检测机器人技术对瓶底定位和缺陷问题进行研究，对其瓶底圖像采集和方式进行分析和优化。

关键词： 空瓶检测机器人、瓶底缺陷、检测方法

目前，我国的瓶底定位算法的内容较多，重心法和三点源拟合法较为常见。这些方式都有自身的优点，但是在运行中风险也客观存在。本文总结了常规检测活动中，瓶底图像定位存在的问题以及误差常见的原因，集合瓶底防滑纹的几何特征提出了改进防滑纹的多种方法。如可以对瓶底图预处理后就可以消除图像中的噪点，也可以采用重心法预先获取圆心，并以此为圆拟合算法输入边缘，后采用多次随机圆拟合算法来减少干扰点对定位的影响。

1.案例研究本文选取啤酒瓶为研究对象，探讨其缺陷类型和具体特征，如可以将瓶底分为中心区域和防滑区域两个部分，可以在瓶底的区域采用最小矩形中心检测法，防滑区域则为分割防滑识别方法;确定好基础信息后将所有的数据导入到向量机结合径向基核函数中进行分类研究，分析瓶底数据检测的结果。最后设计一个带有算法验证功能的空瓶检测软件，其特点在于：实际的检验过程中，主要从瓶底图像采集、模型、特征三个方面分析图像。如空瓶会采用光源频闪的方式来触发相机拍照，空瓶经过检测工位时需要提前调解光圈、焦距，进而保证图像清晰，拍摄的时候也要求相机的光源位于空瓶的底部下方，相机位于空瓶的正上方。……