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在药品包装过程中，会出现瓶体与瓶盖封装不严的情况，因此药品包装的质量检测已成为制药行业生产过程中的一个关键环节。本文设计了一套基于机器视觉的药瓶检测系统，完成了药瓶包装过程中瓶盖与瓶体封装缺陷的检测任务。本的研究工作和主要成果包括以下几个方面：1.在总结国内外成果的基础上，结合药瓶检测的总体功能要求和性能指标，成功搭建了满足要求的硬件实验平台。同时，对平台所用硬件的选择原则和终参数都做了逐一说明。2.由数字图像处理的概念出发，研究了待检药瓶图像处理的相关算法。首先，应用MATLAB软件对到的图像进行了一系列处理，包括图像灰度化、图像去噪

电线电缆是一种十分重要的工业加工材料，而表观质量作为产品给人的视觉印象，已成为衡量产品的一个重要标准，直接影响消费者对产品的满意度，光学筛选机技术指导，也在很大程度上影响产品的终性能。近年来伴随着计算机图像处理技术以及机器视觉检测技术的快速发展，机器视觉检测已经深入到各行各业的产品质量检测过程中。将机器视觉技术应用到线缆表观缺陷检测中，不仅可以实现全过程实时在线检测，还能在很大程度上提高检测的准确性，从而提高线缆的质量与产量。图像技术与图像处理技术作为机器视觉系统的两大，在高速生产的产线上图像技术决定了图像的质量，

E型铁芯是某公司自动化生产线上的重要零件之一，加工过程中主要存在表面切割不平整，表面裂纹和几何形状扭曲3种缺陷。为此，文中提出了基于机器视觉的表面缺陷在线检测方法。由于检测目标质地为黑色，本系统采用白色材料做背景增加对比度；利用CCD摄像机和环形LED光源组成系统的前端，通过千兆网口将图像传输至计算机；然后采用边缘检测结合阈值分割提取感兴趣区域，后主要利用灰度分析结合Douglas-Peucker算法完成特征提取和缺陷分类。实验结果表明，该系统能快速对铁芯表面缺陷进行识别与检测，缺陷识别率达到98.25%，达到预期检测目标。

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