為了實現(xiàn)易拉罐噴碼過程中罐底字符的檢測，提出了一種基于機器視覺的實時檢測方法。首先對的圖像進行二維Arimoto熵閾值化處理，然后在進行形態(tài)學(xué)膨脹操作后，嶧城區(qū)o型圈影像篩選機，通過字符區(qū)域信息提取出噴碼字符區(qū)域，o型圈影像篩選機廠家采購，并進行旋轉(zhuǎn)校正。將校正后的圖像分割為單個字符，o型圈影像篩選機價格，化為28×28大小，并采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器進行檢測識別。試驗表明，該算法魯棒性好，可以適應(yīng)不同型號的易拉罐圖像的分割識別，且實時性和準確性高，可滿足易拉罐點陣噴碼字符在線檢測的要求。

機器視覺發(fā)展迅速，相關(guān)理論算法日趨成熟，計算機智能學(xué)習成為工業(yè)自動化和智能化的未來趨勢。機器視覺系統(tǒng)以其特有的優(yōu)勢，逐漸代替人工視覺，在工業(yè)檢測方面得到了廣泛的運用?！　‖F(xiàn)代化流水線的發(fā)展極大刺激了食用油以及飲料灌裝行業(yè)，每條產(chǎn)線的產(chǎn)量每小時可達到上萬瓶。為了保證PET瓶的外觀質(zhì)量，需要對瓶蓋、瓶身方位的檢測。傳統(tǒng)人工檢測方法工作量大，漏檢率高，缺乏穩(wěn)定性。

浮球式檢測：該方式為簡單、古老的檢測方式，價格相對便宜。主要是通過浮球的上下升降來檢測液面的變化，其為機械式檢測，檢測精度容易受浮力影響，重復(fù)精度差，不同液體需要重新校準。不適用于粘稠性或者含雜質(zhì)液體，容易造成浮球堵塞，同時，不符合食品衛(wèi)生行業(yè)的應(yīng)用要求。浮球式檢測：該方式為簡單、古老的檢測方式，價格相對便宜。主要是通過浮球的上下升降來檢測液面的變化，其為機械式檢測，o型圈影像篩選機地址，檢測精度容易受浮力影響，重復(fù)精度差，不同液體需要重新校準。不適用于粘稠性或者含雜質(zhì)液體，容易造成浮球堵塞，同時，不符合食品衛(wèi)生行業(yè)的應(yīng)用要求。

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