基于机器视觉的瓶装饮料液位识别与定位

为实现饮料生产线PET瓶装饮料液位检测系统集成化和简单化,使用机器视觉方法取代传统传感器触发PET瓶装饮料液位检测程序,实现生产线PET瓶装饮料液位快速识别定位,提出了基于改进YOLOv7的生产线PET瓶装饮料液位快速识别与定位方法。在原YOLOv7的基础上,将原SPPCSPC池化金字塔结构改进为更快的SPPFCSPC结构,并使用SIoU损失函数对原有损失函数进行改进。实测试验结果表明,改进YOLOv7液位识别模型对包含有色彩失真和噪点的PET饮料瓶身、瓶装饮料液位识别精度为98.9%、96.3%,并且单幅图像识别并框定时间均长为12.1 ms。在采集图像样本色彩失真、多噪点和图像旋转情况下,模型仍能实现高精度瓶装饮料液位识别与定位。

基于灰度投影梯度扩散的PET满瓶快速检测

设计一种基于灰度投影梯度扩散的PET满瓶快速检测系统。开发了可以得到多角度液位图像的成像系统;提出了基于扩散灰度投影梯度的液位定位算法,对采集的图像二值化,对二值化后图像腐蚀并做垂直方向的灰度投影,根据液位的位置和灰度先验特性对灰度投影梯度进行扩散,最后用扩散后的梯度信息结合实际生产要求,采取双阈值决策算法对样品瓶子是否合格进行判定。选择500 ml的不透明饮料瓶为对象进行测试,实验结果表明算法能够快速准确定位液位,液位定位误差在0.68 mm内,对于1 296×700图像的平均检测时间为23.8 ms;系统的检测正确率达97.2%,速度高达36 000瓶/h。