为了实现易拉罐喷码过程中罐底字符的检测，提出了一种基于机器视觉的实时检测方法。首先对的图像进行二维Arimoto熵阈值化处理，然后在进行形态学膨胀操作后，通过字符区域信息提取出喷码字符区域，并进行旋转校正。将校正后的图像分割为单个字符，化为28×28大小，并采用卷积神经网络分类器进行检测识别。试验表明，该算法鲁棒性好，可以适应不同型号的易拉罐图像的分割识别，且实时性和准确性高，光学筛选机报价，可满足易拉罐点阵喷码字符在线检测的要求。
技术特点：
1.可检测瓶盖、标签、罐底喷码状况及质量
2.强大的数据分析能力，保证了质量管理要求
3.快检测速度可达1200瓶/分钟
4.安装方便简单，对原有生产线的影响小
1.可检测瓶盖、标签、罐底喷码状况及质量
2.强大的数据分析能力，保证了质量管理要求
3.快检测速度可达1200瓶/分钟
4.安装方便简单，对原有生产线的影响小
检测内容：1.标签喷码检测 有无、位置，字符识别
2.罐底喷码检测 有无，字符识别
3.瓶盖喷码检测有无
检测PET瓶瓶盖的缺陷首先，根据适配环中心点的坐标在PET瓶瓶盖图像上放置 i个不同大小的矩形框；其次，统计每个矩形框中黑色像素占全部像素的百分比，在正常阈值区间内则判该矩形框合格；，当所有矩形框合格时，PET瓶瓶盖合格，没有缺陷；检测PET瓶液位的缺陷首先，根据适配环中心点的坐标在PET瓶瓶腔内部图像上放置j个不同大小的矩形框；其次，统计每个矩形框中黑色像素占全部像素的百分比，在正常阈值区间内则判该矩形框合格；，当所有矩形框合格时，PET瓶液位合格，没有缺陷。
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