為此我公司研發(fā)了瓶蓋字符在線檢測系統(tǒng)，在線檢測系統(tǒng)滿足不低于120個/分的檢測能力，對于無標簽或未打碼等重大缺陷漏剔率為零，其余不合格品剔除率為99.99%。

此系統(tǒng)為自主研發(fā)基于PC的機器視覺系統(tǒng)，系統(tǒng)硬件采用線掃描相機完成高質(zhì)量的成像，系統(tǒng)軟件實現(xiàn)對印刷質(zhì)量、激光打碼/噴碼的質(zhì)量檢測。檢測系統(tǒng)軟件平臺構(gòu)建合理、界面友好、使用簡便，系統(tǒng)功能可以實現(xiàn)靈活定制。該軟件平臺還具有良好的適用性，當用戶有新的檢驗需求時，可以通過添加新算法和軟件升級方便實現(xiàn)新的功能，以避免硬件的浪費。比如，對于PET瓶要檢測瓶蓋和液位是否存在缺陷，如果瓶蓋未封閉好，可能會引入異物造成食品不健康。

改進了基于直線擬合的瓶蓋檢測算法，縮短檢測時間。考慮到現(xiàn)場環(huán)境，瓶蓋上方會聚集液化的小水滴。這種情況下，該算法具有較大的誤差。為此，提出了基于角點檢測的瓶蓋檢測算法，獲取支撐環(huán)兩個端點以及密封條下方兩個點并連線，作為瓶蓋狀態(tài)的判斷依據(jù)。相比于前一種算法，該算法具有更好的適應(yīng)性。改進了基于直線擬合的瓶蓋檢測算法，縮短檢測時間。考慮到現(xiàn)場環(huán)境，瓶蓋上方會聚集液化的小水滴。這種情況下，該算法具有較大的誤差。可檢測噴碼類型：瓶蓋噴碼、瓶肩噴碼、易拉罐噴碼、標簽上的噴碼不良品處理方式：氣動自動剔除器。為此，提出了基于角點檢測的瓶蓋檢測算法，獲取支撐環(huán)兩個端點以及密封條下方兩個點并連線，作為瓶蓋狀態(tài)的判斷依據(jù)。相比于前一種算法，該算法具有更好的適應(yīng)性。

提出了一種基于DSP的PET瓶蓋缺陷檢測算法，能快速檢測瓶蓋內(nèi)外圓邊緣是否有缺陷，密封圈內(nèi)是否有污點。檢測算法主要包括圖像預(yù)處理、二值化、感興趣區(qū)域提取、瓶蓋的邊緣提取、缺陷檢測等。實驗證明：本算法每小時可檢測瓶蓋數(shù)72000個以上，可檢測出0．1mm的缺陷。提出了一種基于DSP的PET瓶蓋缺陷檢測算法，能快速檢測瓶蓋內(nèi)外圓邊緣是否有缺陷，密封圈內(nèi)是否有污點。檢測算法主要包括圖像預(yù)處理、二值化、感興趣區(qū)域提取、瓶蓋的邊緣提取、缺陷檢測等。國外的計算機視覺檢測起步早，德國的海富、克朗斯都進行了自己的研發(fā)，但由于國外PET瓶規(guī)格統(tǒng)一，檢測較為簡單，而國內(nèi)PET瓶種類繁多，因此并不能完成PET瓶的通用性檢測，可拓展性差。實驗證明：本算法每小時可檢測瓶蓋數(shù)36000個以上，可檢測出0．1mm的缺陷。

再次，通過對不合格PET瓶圖像的分析，將有缺陷的PET瓶分為兩種情況，一種是瓶蓋缺陷，另一種是液位不合格。瓶蓋缺陷分為高蓋、歪蓋和無蓋三種情況。液位不合格分為高液位和低液位情況。通過基于直線擬合方法的瓶蓋檢測算法以及基于區(qū)域積分的液位檢測算法，可以很好的識別上述PET瓶的缺陷。再次，通過對不合格PET瓶圖像的分析，將有缺陷的PET瓶分為兩種情況，一種是瓶蓋缺陷，另一種是液位不合格。瓶蓋缺陷分為高蓋、歪蓋和無蓋三種情況。通過反復(fù)測試研究，這種配置可以獲得具有佳對比度的高分辨率圖像，以便檢測玻璃瓶的所有典型缺陷。液位不合格分為高液位和低液位情況。通過基于直線擬合方法的瓶蓋檢測算法以及基于區(qū)域積分的液位檢測算法，可以很好的識別上述PET瓶的缺陷。