玻璃瓶在线视觉检测系统及其关键技术计算机应用技术的开题报告

玻璃瓶在线视觉检测系统及其关键技术计算机应用

技术的开题报告

一、选题背景及意义

玻璃瓶作为常用的包装容器，广泛应用于食品、药品、化工等行业。在玻璃瓶的生产过程中，其质量的稳定性和安全性是至关重要的。因此，在生产过程中对玻璃瓶进行检测以确保其质量和安全性成为不可或缺的

环节。

传统的玻璃瓶检测通常采用人工视觉检测，耗时耗力且准确率低。

而随着计算机技术的不断发展，利用计算机技术来提高玻璃瓶的检测速

度和准确率已成为研究热点。因此，设计一种玻璃瓶在线视觉检测系统，能够自动化地对玻璃瓶进行检测，极大地提高了生产效率和准确率，具

有重要的实际意义。

二、研究内容及目标

本研究计划设计一种玻璃瓶在线视觉检测系统，实现对于玻璃瓶各

项参数的检测，包括玻璃瓶直径、高度、壁厚、底部偏差等，并具有自

动分类功能，对于出现异常的玻璃瓶能够及时进行分类处理。同时，为

了提高玻璃瓶检测的准确率，本系统还将采用以下关键技术：

1.视觉传感器的优化设计。本系统将采用高分辨率的工业相机作为

视觉传感器，并通过对光源、曝光等参数进行优化设计，大幅度提高视

觉传感器的灵敏度和稳定性。

2.玻璃瓶图像处理算法的优化。本系统将采用基于机器视觉的图像

处理算法来对玻璃瓶图像进行处理，包括玻璃瓶边缘检测、圆弧拟合等，并通过优化算法参数，使玻璃瓶检测的准确率更高。

3.自动分类算法的设计。本系统还将采用基于机器学习的自动分类

算法，对于异常的玻璃瓶进行自动识别和分类。

三、研究方法及步骤

本研究将采用如下步骤来完成：

1.系统设计。设计玻璃瓶在线视觉检测系统的硬件和软件架构，包括视觉传感器、处理器、控制器等部件的选择和配置。

2.图像采集与处理。使用高分辨率的工业相机对玻璃瓶进行图像采集，并通过图像处理算法对图像进行处理，提取玻璃瓶的各项参数。

3.自动分类算法设计。使用机器学习算法对玻璃瓶进行分类，识别出异常的玻璃瓶并进行分类处理。

4.系统集成与测试。将以上所述的所有模块进行集成，并进行测试和实验，验证系统的可靠性和准确性。

四、预期成果及意义

本研究的预期成果是开发一种高效、自动化的玻璃瓶在线视觉检测系统，实现对玻璃瓶各项参数的高精度检测和自动分类，大幅提高生产效率和产品质量。该系统在食品、药品、化工等行业的玻璃瓶生产中有广泛的应用前景，具有重要的经济和社会效益。

五、研究进度安排

本研究计划共计12个月，按如下进度安排：

第1-2个月：进行系统设计和方案确定。

第3-6个月：完成图像采集与处理算法的研究和优化。

第7-9个月：完成自动分类算法的研究和实现。

第10-11个月：系统集成和测试。

第12个月：撰写论文并进行答辩。

六、参考文献

[1] 胡康. 基于机器视觉的玻璃瓶质量检测系统研究[D]. 山东大学, 2017.

[2] 徐建国, 孙论. 基于数字图像处理的玻璃瓶外观检测系统[J]. 生产力研究, 2015, 05: 109-112.

[3] 韩晓波, 胡志鹏. 基于机器视觉技术的玻璃瓶检测系统设计[J]. 光电技术应用, 2019, 03: 129-131.