光学筛选机制造

为了实现易拉罐喷码过程中罐底字符的检测，提出了一种基于机器视觉的实时检测方法。首先对的图像进行二维arimoto熵阈值化处理，然后在进行形态学膨胀操作后，通过字符区域信息提取出喷码字符区域，并进行旋转校正。将校正后的图像分割为单个字符，化为28×28大小，并采用卷积神经网络分类器进行检测识别。试验表明，该算法鲁棒性好，可以适应不同型号的易拉罐图像的分割识别，且实时性和准确性高，可满足易拉罐点阵喷码字符在线检测的要求。

改进了基于直线拟合的瓶盖检---法，缩短检测时间。考虑到现场环境，瓶盖上方会---液化的小水滴。这种情况下，光学筛选机制造，该算法具有较大的误差。为此，提出了基于角点检测的瓶盖检---法，获取支撑环两个端点以及密封条下方两个点并连线，作为瓶盖状态的判断依据。相比于---种算法，该算法具有---的适应性。改进了基于直线拟合的瓶盖检---法，缩短检测时间。考虑到现场环境，瓶盖上方会---液化的小水滴。这种情况下，该算法具有较大的误差。为此，提出了基于角点检测的瓶盖检---法，获取支撑环两个端点以及密封条下方两个点并连线，作为瓶盖状态的判断依据。相比于---种算法，该算法具有---的适应性。