基于机器视觉的易拉罐质量检测系统使用机器视觉LED光源：圆顶式无影光，三环式无影光，低角度环形光，视觉检测，同轴光，有效地解决了打光的难题。通过对复合式光源的组合控制，能获得轮廓清晰、色彩对比鲜明的瓶盖图像，并能迅速地与设定值比较，找出具有边缘凹陷、表面划伤、拉环变形、密封胶破损、印刷字符、图案不清晰的不良产品，并立即剔出生产线。
针对线缆行业长期存在的外观缺陷检测困难的问题，本文选取了光缆作为研究对象，对基于机器视觉的光缆外观缺陷检测系统进行了研究，用以实现对光缆外观的实时检测。本人工作的具体内容有:(1)硬件选定及方案确定。针对光缆生产线性运动且速度快的问题，采用线阵相机进行图像采集，并选择相应的镜头、光源以及一些附件如编码器、采集卡、光源控制器等，确定检测方案。(2)护套外观缺陷检测。对于外观凹坑凹痕及直径的缺陷检测，采用阈值分割方法，喷码液位高低盖视觉检测，把凹坑划痕、光缆和背景三者区分开，检测出凹坑划痕的面积以及光缆的直径。(3)图像拼接。
为了不断提高产品质量和生产效率，金属工件表面缺陷在线自动检测技术在生产过程中显得日益重要。本针对金属工件表面的多种缺陷，设计了一套能够实现对金属工件表面缺陷进行实时在线、无损伤的自动检测系统。 该系统采用黑白面阵CCD和多通道图像采集卡作为图像采集部分，提高了检测系统的速度并降低了对CCD的性能要求，罐装饮料在线视觉检测，使系统在现有的条件下比较容易实现实时在线检测；采用自动选取图像分割阈值，高速在线缺陷视觉检测，根据实际应用的阈值把工件信息从图像中提取出来并扫描工件在图像中的位置、尺寸信息，实现了系统的自动测量；根据扫描得到的工件信息去除掉工件边缘的光圈，
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为了不断提高产品质量和生产效率，金属工件表面缺陷在线自动检测技术在生产过程中显得日益重要。本针对金属工件表面的多种缺陷，设计了一套能够实现对金属工件表面缺陷进行实时在线、无损伤的自动检测系统。 该系统采用黑白面阵CCD和多通道图像采集卡作为图像采集部分，提高了检测系统的速度并降低了对CCD的性能要求，罐装饮料在线视觉检测，使系统在现有的条件下比较容易实现实时在线检测；采用自动选取图像分割阈值，高速在线缺陷视觉检测，根据实际应用的阈值把工件信息从图像中提取出来并扫描工件在图像中的位置、尺寸信息，实现了系统的自动测量；根据扫描得到的工件信息去除掉工件边缘的光圈，
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