玻璃瓶在线检测系统设计

该文设计了一个玻璃瓶在线检测系统,用8个普通摄像机在线获取运行中的玻璃瓶瓶口图像,采用遮光箱内局部照明方式,用图像采集卡完成视频信号的计算机输入,两台计算机分别处理4个摄像头的图像,经过计算机之间的通讯完成数据综合,由服务器给出最终检测结果。     

玻璃瓶缺陷检测技术综述

随着数字图像处理技术的发展,图像检测的应用逐渐成为许多工程应用中的关键技术。本文阐述了在玻璃瓶检测中．利用机器视觉和数字图像处理技术的检测系统的实现方法;利用图像处理技术对有瓶口裂缝、瓶口缺口、瓶颈裂缝等缺陷的玻璃瓶进行检测．实现了准确、快速、无接触检测的功能。     

基于图像处理的玻璃瓶口裂纹检测系统设计与实现

为了快速、准确地对玻璃瓶口裂纹进行无接触检测,基于图像处理技术设计与开发了一个玻璃瓶口裂纹检测系统。首先对获取的玻璃瓶口图像进行降噪与分割处理,并利用重心法获取玻璃瓶口圆心的粗定位,然后利用边界跟踪算法对玻璃瓶口进行边界跟踪,并通过 最小二乘拟合获取玻璃瓶口圆心的精确位置,最后利用深度优先遍历算法对裂纹点集进行聚群,从而实现对玻璃瓶口裂纹的检测。实验结果表明,该系统操作简单、效率高、抗干扰能力强,能满足实际使用的要求。     

利用灰度变化识别玻璃瓶气泡的实验研究

介绍一种利用灰度图像识别玻璃瓶气泡的方法.经理论分析和图像数据观察,在透射平行光下,当玻璃瓶存在气泡时,气泡位置会出现一定面积的暗域图像,且紧邻该暗域图像存在光线聚集的亮域图像,利用该现象可以进行气泡识别.利用聚类分析方法,选择灰度信息和几何尺度作为聚类特征可将图像数据区分为背景、暗域、亮域三类,如果紧邻的暗亮聚类达到预定规模,则可识别该区域为气泡.经测试该方法可准确识别气泡.     

玻璃瓶去背景超Easy教程

第四期《电脑迷》“软件学院”我们介绍了使用插 件去除玻璃瓶背景的方法,这次给大家介绍一个更简单 的,通过Photoshop的通道功能就可以实现的办法。 首先打开需要去掉背景的玻璃瓶,为了方便说明这里 选了比较容易出效果的单色背景图像(如图1)。在右侧的 通道面板中选择一个对比度明显的通道(具体根据图像情 况而定),鼠标右键点选通道选择“复制”,然后反相。     

一种快速的玻璃瓶口裂纹检测算法

基于机器视觉的图像处理广泛地应用于各个领域;为了能更快速、更准确地对玻璃瓶口进行无接触的检测,提出了一种快速的基于数字图像处理技术的玻璃瓶口裂纹检测算法;首先对获取图像进行预处理,然后根据迭代法获取最佳阈值,进行特征提取;接着引入矩形位移传感器,利用双圆周法寻找裂纹点,最后使用领域扫描确定裂纹;通过对大量玻璃瓶口裂纹的检测,证明算法在处理图像的速度上完全符合目前生产流水线的要求,而且不会漏检,在实际应用中获得了良好的效果.     

基于卷积自编码器的医用玻璃瓶口缺陷检测方法

为解决缺陷检测中缺陷样本数量少、种类多、难以提供足够的数据来进行有监督深度学习模型训练的问题,本文利用工业生产中大量易获取没有缺陷的正样本数据,建立Encoder-Decoder结构的卷积自编码网络缺陷检测模型,将空间和通道注意力的卷积注意力模块嵌入编码器中增强网络特征提取能力。在编码阶段加入上下文信息模块,获得更大的感受野,减小计算量。同时,结合多尺度结构相似性MS-SSIM和L1损失来改善图像重构效果,使用峰值信噪比PSNR衡量重构误差并判别异常。实验结果表明,提出的医用玻璃瓶口缺陷检测方法能够准确检出缺陷数据和分割缺陷区域,精确度为99.45%、召回率为97.63%、漏检率为0.55%、误检率为2.93%。该方法能够准确检出玻璃瓶口缺陷,定位缺陷区域,同时图像重构耗时短,仅需10.37 ms左右,能够实现准确、高效的自动化产品质量检测。     

改进均值滤波算法及应用研究

中值滤波是一种有效抑制盐椒噪声的滤波算法,但它最大的缺点是模糊了细节.本文提出一种基于中值的加权均值滤波算法,并将该方法应用于玻璃瓶瓶口检测中.实验结果表明该方法有效地去除盐椒噪声的同时能很好地保持图像细节.     

一种新型模拟肺模型的实验研究

建立了一种新型的可用于呼吸机性能测试的玻璃瓶模拟肺模型,通过物理推导得到模拟肺的顺应性与玻璃瓶的大小及其内部温度有关,并用相关的实验证明了模型的可行性.研究表明:在恒温条件下其顺应性与玻璃瓶的大小成比例关系;在玻璃瓶内放入一定量的铜网可以使其在一定的频率下保持恒温状态,这种模拟肺可用于精确测试呼吸机特性.     

做“蜜蜂”还是做“苍蝇”

有两个美国科学家做过一个有趣的试验。他们在两个玻璃瓶里各放进5只苍蝇和5只蜜蜂。然后将玻璃瓶的底部对着有亮光的一方，而将开口朝向暗的一方；过了几个小时之后，科学家发现，5只苍蝇全都在玻璃瓶后端找到出路，爬了出来，而那5只蜜蜂则全都撞死了。