基于机器视觉的曲面字符缺陷检测系统研究

针对传统瓶盖字符人工检测误判率高、检测效率低的问题,研发一套基于机器视觉的瓶盖曲面字符缺陷检测系统。首先,对检测系统结构与视觉信息采集原理进行介绍;在此基础上,通过对所采集视觉信息进行滤波降噪处理,减少视觉信息背景噪声。然后对字符分割使用垂直投影和连通域分析法,再用特征点提取法和模板匹配对曲面字符进行识别。最后与射频识别(RFID)读码器所读取数字码比对,判定并剔除缺陷瓶盖,以此取代目前的人工检测方法。实验表明,该系统能够有效地对瓶盖字符进行缺陷检测,识别字符准确率为99.97%,处理一副图像时间为200ms,能够满足工业现场实际要求。