义县食品饮料检测系统来电咨询「迈迅威视觉」

玻璃瓶作为酒饮料的主要包装容器,其产品(特别是瓶口)质量直接影响酒的品质与安全。根据透明玻璃瓶在线检测中缺陷信息弱、生产线抖动等特点,研究与开发了一种基于机器视觉的在线检测系统,应用熵法实现瓶口图像的分割以及改进的Hough变换算法实现瓶口图像的定位。实际运行表明,系统动态图像采集效果良好,且图像处理算法快速准确,满足当今高速酒饮料灌装在线检测的要求。




为了不断提高产品质量和生产效率，金属工件表面缺陷在线自动检测技术在生产过程中显得日益重要。本针对金属工件表面的多种缺陷，设计了一套能够实现对金属工件表面缺陷进行实时在线、无损伤的自动检测系统。 该系统采用黑白面阵CCD和多通道图像采集卡作为图像采集部分，提高了检测系统的速度并降低了对CCD的性能要求，使系统在现有的条件下比较容易实现实时在线检测；采用自动选取图像分割阈值，根据实际应用的阈值把工件信息从图像中提取出来并扫描工件在图像中的位置、尺寸信息，实现了系统的自动测量；根据扫描得到的工件信息去除掉工件边缘的光圈，


针对传统灯检检测精度低,人力成本高的问题,研究了基于机器视觉的大输液中可见异物在线检测系统的关键技术。利用高速旋转装置,获取运动目标的序列图像。根据图像间的交互方差系数MV建立序列图像的背景,利用背景差分提取检测目标。综合质心迭代算法和卡尔曼滤波器实现了运动目标的跟踪,根据运动轨迹方向确定可见异物是否存在,排除气泡的干扰。实验结果表明该系统能够有效地实现大输液中可见异物的实时检测功能。