基于Tesseract_OCR的化工包装袋喷码质量检测算法

化工包装袋喷印信息存在人工检测效率低、漏检率高的问题。针对该问题,文中设计了一种基于机器视觉的化工包装袋喷码质量检测方法。使用均值滤波与高斯双边滤波算法对采集图像进行预处理,再通过基于局部统计的可变阈值算法进行字符区域定位。为解决喷码字符点与点的距离大于字符之间的间隙大小,导致二值图像闭运算后多个字符黏连形成连通域的问题,文中提出了一种改进连通域的动态字符分割算法,通过Tesseract_OCR引擎将分割的字符图像进行分类训练和识别。实验结果表明,该算法对喷码质量检测的精确率高达95.62%,满足化工包装袋喷码质量检测要求。

PET瓶封盖缺陷视觉检测算法研究

针对PET饮料瓶在封盖过程中的缺陷问题,提出了一种基于机器视觉技术的检测算法。首先,搭建了检测系统硬件平台,对检测难点进行了分析;然后,使用模板匹配算法检测瓶盖的有无,并根据匹配结果对持胚环区域和瓶盖上边缘区域进行了定位;通过Harris角点检测算法确定了持胚环所在的基准直线方程,采用Canny边缘检测算法与最小二乘算法拟合出了瓶盖上边缘直线方程;最后,通过计算瓶盖上边缘线与基准直线的夹角和距离完成了对歪盖、高盖的检测。研究结果表明:该检测算法检测效果良好,处理效率高,准确率可达99%以上,单个PET瓶检测效率为100 ms左右,且算法通用性强。