基于机器视觉的酒瓶检测系统设计任务书

1、大 学本科毕业设计任务书题目：基于机器视觉的酒瓶检测系统设计学生姓名 届 届 学院（系） 专业 指导教师 职称下达任务日期一、毕业设计内容及要求本课题的范畴属于机器视觉中的视觉检测领域。我国是生产和消费的大国，特别是酒业生产己经成为国民经济的重要组成部分。对于酒类生产过程中，对于酒瓶瑕疵和酒瓶液位的检测，传统的方法是采用人工检测，但人眼观测存在如下缺点：(1) 人眼长期观察容易疲劳，难免产生遗漏(2) 人眼感觉难以量化，标准难以掌握(3) 因人的反映速度有限，一旦发现啤酒体积不符合要求，也难以立即剔除，需中断酒水生产线的运行，这样对生产线的速度及其连贯性有一定限制。随着罐装速度不断提高，传统人

2、眼检测己难以保证准确性。机器视觉系统采用高分辨率摄像技术，光学照明技术，机电控制技术以及实时图像处理技术，很好的满足了检测的实时性与准确性要求。采用机器视觉的方法，可以有效克服人眼检测的不足，提高生产线的自动化程度与效率。本课题即研究基于机器视觉，利用图像处理技术进行酒瓶瑕疵和液位情况的相关检测。此设备应用到酒类生产线上，可代替传统的人眼检测，将不合格产品剔除。具有高速度，高精度，无接触，无污染，智能自动化的特点。基于机器视觉进行酒瓶检测的基本工作原理是：在生产线上，被测酒瓶经光源照射，经光学系统聚焦后成像于CCD工业相机的CCD像面上；用图像采集卡采集相机的图像信息，然后由计算机的算法程序软

3、件完成对酒瓶瑕疵和液位信息的自动检测。本课题的主要目标有三方面：(1) 视觉检测系统的器件选型对于一个典型的机器视觉检测系统，其硬件系统构成主要包括光源、镜头、芯片和相机、图像采集卡、计算机。光源是机器视觉系统的第一步，特别对于酒瓶类易透射和反射光的被测物，选择何种光源非常重要。光源对能否进行稳定、清晰、高对比度的成像起着关键作用，而稳定、清晰、高对比度成像对保证结果的准确和可靠性起着关键作用。镜头（成像透镜）把被测物成像于CCD传感器的光敏面上，以达到非接触式测量的放大或缩小被测物的目的。相机是机器视觉系统的核心器件，近年来，随着科学技术的发展，相机和图像采集卡得到了快速的发展，各种型号、尺

4、寸、速率、应用领域的相机和采集卡层出不穷。因此，根据本课题的测量需求，如何选择光源、镜头、相机等，是本课题的一个研究内容。(2) 测量系统的结构构成不同的光照方式，会使图像产生不同的效果，如何避免酒瓶玻璃的透射和反射光，如何避免酒瓶颜色的影响，突出酒瓶瑕疵和液位情况，形成利于检测的图像，有待于本课题的研究。1(3) 图像处理算法设计图像处理算法包括两个方面，一方面是为了改善图像质量的图像增强算法；另一方面是为了实现检测目的的图像分析。原始采集到的图像由于多种因素的影响，比如说光学系统失真、相机噪声等，往往会产生一定的图像质量的下降，如噪声点严重，边缘模糊、对比度低等。降质的图像不利于后续的分析

5、和处理，甚至会导致检测结果失败。因此，为了改善图像质量，要在图像处理前要进行一定的图像增强算法处理。改善图像质量后，对于酒瓶检测来说，其主要的图像处理算法是缺陷分割、判别及液位高度检测等算法。缺陷分割可以基于灰度差异来进行，边缘提取是若干特征参数提取的前提条件。边缘提取常用的方法是模板滤波法，学生根据研究可以提出不同的方案。推荐图像处理算法基于Matlab软件或Visual C+软件进行。本毕业设计要完成的任务目标是：(1) 掌握视觉检测的工作原理；(2) 掌握图像处理编程语言的软件环境；(3) 查阅资料，根据设计目标，进行光源、镜头、相机、图像采集卡等器件选型；(4) 针对酒瓶检测的需要，设

6、计视觉视觉检测系统的架设结构，特别是光源照射方式的设计，以便采集到清晰可靠的酒瓶液位图像。(5) 设计图像缺陷分割、判别算法和液位检测算法，实现酒瓶检测。设计完成时须提交的内容是：(1) 检测系统的硬件器件选型情况（光源、镜头、相机、图像采集卡等）；(2) 整体检测系统结构方案，包括光照方式、物像距尺寸等（图、表、文字说明等）；(3) 图像处理算法方案；(4) 图像处理程序；(5) 毕业设计说明书一份。参考文献：1 Carsten Steger著, 杨少荣等译. 机器视觉算法与应用. 清华大学出版社, 2008年11月第1版2 冈萨雷斯著, 阮秋琦等译. 数字图像处理(中文版). 电子工业出版社, 第2版, 2010年第7次印刷3 朱秀昌等著. 数字图像处理与图像通信. 北京邮电大学出版社, 2002年5月4 吴斌, 胡彦彦, 肖爱民等. 基于计算机视觉的空瓶检测系统. 北京工业大学学报, 2007年第2期5 梁敏敏. 在线高速智能空瓶检测系统的研究与开发. 山东大学硕士学位论文, 22008年二、毕业设计进度计划及检查情况记录