重庆食品定量装罐机机器视觉检测系统在预包装食物中的研讨运用

重庆食品定量装罐机机器视觉检测系统在预包装食物中的研讨运用 

预包装食物的包装方式有许多，如纸包装、塑料包装、金属及玻璃包装，机器视觉检测系统均可以适用于这几种包装食物的出产线。将视觉检测设备放在各工段后，就可以对各个工段产品或半成品进行检测。 

奶粉包装一般选用密封包装，多选用马口铁罐或其他不使空气进入的材料制成包装容器。如用可敞开盖，盖内会有铝膜、薄马口铁皮或其他材料等密封。美国邦纳工程国际有限公司[5]规划了视觉检测系统可对奶粉罐铝膜有无及铝膜是否密封，小勺是否缺失进行检测并除去不合格品。朱明[6]研发了奶粉罐内壁缺陷的视觉检测系统，检测内壁缺陷、罐内异物和罐体变形，辨认准确率可抵达99.70%。 

果酱、炼乳、芥末酱这类食物选用软管包装，章金宇等[7]选用日本欧姆龙公司高速视觉检测系统的缺陷检测功用算法，合作小型可编程逻辑控制器的逻辑控制，在高速软管灌装机上完结产品在线检测和除去功用,包含封尾裁剪不良、漏剪或多剪、封尾不平整、管材印刷面logo对位偏移等，检验效果可以满意高速软管灌装线120毫秒/支的根底出产速度，检测处理时间控制在了40毫秒/支以内。 

桶装便当面向高端化展开，所以特别需求重视外观。杨雪[8]在灰度化处理、二值化处理等算法的根底上，规划了一种依据链码表格的轮廓跟踪方法针对桶式便当面的包装缺陷桶体变形、接缝缺陷进行视觉检测，规划了三阶段的预处理方法，将均值滤波、Gauss滤波、Laplace锐化融合在一同。对形态学方法进行改善，用于带有脏污缺陷的桶底图像检测。选用Canny边沿检测算法，运用于出现破损缺陷的桶底图像检测。均匀检测时间在0.5s～1s的范围内，检测准确率都在94%以上。 

在酒瓶检测进程傍边,机器视觉逐渐成为了最常用和最主要的检测方法，不仅可以准确地找到啤酒瓶的缺陷[9]也能适用于保健酒。周博文[10]将扁平状的保健酒作为研讨目标，研发大型高速保健酒自动化出产线上的视觉辨认检测系统，以多传感器信息融合为根底，运用机器视觉和智能控制技术，在不影响正常的安全出产进程的一同，可完结高速保健酒自动化出产线上的自动检测，能把不合格品有可见异物，外观有缺陷的保健酒，实时自动分别出出产线。能辨认出瓶内约50微米以上的玻璃碎、纤维和黑渣等其它可见异物，并能判别装量是否在答应范围内、瓶盖是否合格，其检测速度在12000瓶/h以上。 

为避免饮料装箱时缺瓶、少瓶问题，崔一峰[11]运用OpenCV开源视觉库，对摄影抓取的图片进行处理和分析，运用Hough转换的找圆函数承认是否满箱。瓶盖作为瓶子计数的特征，将累计器的分辨率设置为1.1，2个圆之间的最小距离设为60像素时，圆的最小半径设为22像素，最大半径设为37像素，先进行满箱检测再进行缺瓶检测。检测方法处理时间低于500ms，准确率在90%以上。 

标签是食物安全重视的一大热门，视觉检测系统答应出产商在快速出产的条件下检测标签的方位与内容，可检测全部标签信息，以确保顾客安全以及契合标签相关法规的要求[12]。软包装标签直接印刷在表面，印刷企业将视觉检测系统安装在印刷机、分切机等设备上，判别印品表面印刷质量，可以检测出图案的套印禁绝、异物、刀丝、飞墨、漏印等质量问题，并记载缺陷的方位和图片。后端配备复查机读取每车次的缺陷数据并控制机台自动寻找已记载下来的缺陷样张，操作人员可在分切台上对缺陷样张进行裁切和拼接[13-14]。杨海明[15]等规划一款饮料瓶标签全方位检测系统，完结360°无盲区检测，完结对饮料瓶套标和贴标进程中各种缺陷如无标、高底标、偏移标、接头标、标签倒置、标签面穿孔破洞、标签产生左右倾斜、颈标与正标方位偏移等的高准确率检测。梅特勒-托利多CI Vision [16]运用6个或更多摄像头生成更详细的包装平整图像，然后由系统软件进行扫描以便高速取得准确信息。 机器视觉检测系统在预包装食物中的研讨运用 

预包装食物的包装方式有许多，如纸包装、塑料包装、金属及玻璃包装，机器视觉检测系统均可以适用于这几种包装食物的出产线。将视觉检测设备放在各工段后，就可以对各个工段产品或半成品进行检测。 

奶粉包装一般选用密封包装，多选用马口铁罐或其他不使空气进入的材料制成包装容器。如用可敞开盖，盖内会有铝膜、薄马口铁皮或其他材料等密封。美国邦纳工程国际有限公司[5]规划了视觉检测系统可对奶粉罐铝膜有无及铝膜是否密封，小勺是否缺失进行检测并除去不合格品。朱明[6]研发了奶粉罐内壁缺陷的视觉检测系统，检测内壁缺陷、罐内异物和罐体变形，辨认准确率可抵达99.70%。 

果酱、炼乳、芥末酱这类食物选用软管包装，章金宇等[7]选用日本欧姆龙公司高速视觉检测系统的缺陷检测功用算法，合作小型可编程逻辑控制器的逻辑控制，在高速软管灌装机上完结产品在线检测和除去功用,包含封尾裁剪不良、漏剪或多剪、封尾不平整、管材印刷面logo对位偏移等，检验效果可以满意高速软管灌装线120毫秒/支的根底出产速度，检测处理时间控制在了40毫秒/支以内。 

桶装便当面向高端化展开，所以特别需求重视外观。杨雪[8]在灰度化处理、二值化处理等算法的根底上，规划了一种依据链码表格的轮廓跟踪方法针对桶式便当面的包装缺陷桶体变形、接缝缺陷进行视觉检测，规划了三阶段的预处理方法，将均值滤波、Gauss滤波、Laplace锐化融合在一同。对形态学方法进行改善，用于带有脏污缺陷的桶底图像检测。选用Canny边沿检测算法，运用于出现破损缺陷的桶底图像检测。均匀检测时间在0.5s～1s的范围内，检测准确率都在94%以上。 

在酒瓶检测进程傍边,机器视觉逐渐成为了最常用和最主要的检测方法，不仅可以准确地找到啤酒瓶的缺陷[9]也能适用于保健酒。周博文[10]将扁平状的保健酒作为研讨目标，研发大型高速保健酒自动化出产线上的视觉辨认检测系统，以多传感器信息融合为根底，运用机器视觉和智能控制技术，在不影响正常的安全出产进程的一同，可完结高速保健酒自动化出产线上的自动检测，能把不合格品有可见异物，外观有缺陷的保健酒，实时自动分别出出产线。能辨认出瓶内约50微米以上的玻璃碎、纤维和黑渣等其它可见异物，并能判别装量是否在答应范围内、瓶盖是否合格，其检测速度在12000瓶/h以上。 

为避免饮料装箱时缺瓶、少瓶问题，崔一峰[11]运用OpenCV开源视觉库，对摄影抓取的图片进行处理和分析，运用Hough转换的找圆函数承认是否满箱。瓶盖作为瓶子计数的特征，将累计器的分辨率设置为1.1，2个圆之间的最小距离设为60像素时，圆的最小半径设为22像素，最大半径设为37像素，先进行满箱检测再进行缺瓶检测。检测方法处理时间低于500ms，准确率在90%以上。 

标签是食物安全重视的一大热门，视觉检测系统答应出产商在快速出产的条件下检测标签的方位与内容，可检测全部标签信息，以确保顾客安全以及契合标签相关法规的要求[12]。软包装标签直接印刷在表面，印刷企业将视觉检测系统安装在印刷机、分切机等设备上，判别印品表面印刷质量，可以检测出图案的套印禁绝、异物、刀丝、飞墨、漏印等质量问题，并记载缺陷的方位和图片。后端配备复查机读取每车次的缺陷数据并控制机台自动寻找已记载下来的缺陷样张，操作人员可在分切台上对缺陷样张进行裁切和拼接[13-14]。杨海明[15]等规划一款饮料瓶标签全方位检测系统，完结360°无盲区检测，完结对饮料瓶套标和贴标进程中各种缺陷如无标、高底标、偏移标、接头标、标签倒置、标签面穿孔破洞、标签产生左右倾斜、颈标与正标方位偏移等的高准确率检测。梅特勒-托利多CI Vision [16]运用6个或更多摄像头生成更详细的包装平整图像，然后由系统软件进行扫描以便高速取得准确信息。 

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