1. 研究目的与意义（文献综述）

中国是啤酒消费和生产大国，想要在激烈的竞争中占优势，迫切需要提高自己的生产效率和产品质量。为严格把控产品质量，越来越多的企业开始在生产线上使用各种自动检测设备^[1-2]。

以啤酒包装盒为检测对象，主要检测内容为统计其数量，检测破损、漏包等现象，并将不合格产品分拣出来。传统的检测工作主要依靠人工进行，检测人员按照相应标准对产品进行抽检或全检，剔除不合格产品。随着啤酒产量不断增加，生产规模不断扩大，多数啤酒生产厂家正在向每小时四万瓶以上的高速生产线方向发展。在高速的产品生产流水线上，人工检测由于在速度、精度和稳定性上的局限，检测效率不高，检测人员的劳动强度大且易受到人的主观因素影响，难以满足大批量生产需求。对于企业，为使生产速度与检测速度相匹配，必须增加质检人员人数，提高了生产成本；且培训质检人员使其可以有经验地、稳定地检测产品需要很长时间，培训成本较高。对于质检人员，长时间的重复工作会产生疲劳现象，检测精度难以保证；且人眼长时间对着亮光统一受到伤害，使工人受到职业病的困扰^[3-5]。

随着计算机技术以及网络的发展，越来越多的领域已经开始使用机器视觉技术来对产品的外观图像信息进行处理，从而取代传统生产过程中依靠人工识别或者单一检测设备，提高生产效率，提升产品过程控制的可靠性^[6-7]。

2. 研究的基本内容与方案

基本内容：以啤酒包装盒为测量对象，传统的测量方法是通过人工检测，检测效率不高，检测人员的劳动强度且易受到人的主观因素影响，设计基于视觉的啤酒包装盒检测装置，要求检测装置能通过图像采集，根据图像处理数据准确判断其数量、破损与漏包等参数，并实现自动分拣。

目标：对啤酒包装盒进行图像采集，对采集图像进行处理，判断包装盒数量、破损与漏包等参数。

拟采用的技术方案：选择合适的传送带电动机，调整啤酒包装盒间隔，使传送带以1箱/秒的速度运送啤酒包装盒。设置拍照区域，拍照区域内根据工业相机的安装位置确定一拍照点，在拍照点附近计算位置，用于安装接近开关。包装盒到达拍照点时接近开关被触发，通过直流电器将信号传送至计算机，此时计算机控制工业相机对包装盒进行拍照。工业相机的传感器芯片类型主要有ccd和cmos两种，在同等尺寸下，前者有效感光面积比后者大，对光线较敏感，图像获取质量更清晰，信噪比更高，图像失真小，故最终选择ccd相机^[12-13]。

3. 研究计划与安排

第1-2周：查阅文献资料，提交英文文献翻译。

第3-4周：完成总体方案设计及论证，撰写并提交开题报告。

第5周：细化硬件部分设计并完成选型采购。

4. 参考文献（12篇以上）

[1]雷永博.啤酒生产的包装质量控制[j].现代食品,2016(07):95-96.

[2]钱礼闰.基于机器视觉技术的产品外观质量检测[j].中国设备工程,2017(19):81-82.

[3]肖飞蛟. 基于机器视觉的啤酒包装生产线检测技术与应用研究[d].华南理工大学,2010.