摘 要

本论文是对基于机器视觉的药用玻璃瓶瓶身缺陷检测的图像处理算法的研究，主要包括图像采集，图像处理和缺陷检测三大部分。全文在充分阅读参考文献的基础上，做了以下工作：

充分了解了药用玻璃瓶的一些常见缺陷以及各种缺陷的常规检测方法，使用CCD摄像机配合照明系统进行图像的采集，并通过使用Matlab软件进行图像的处理和各种算法的对比研究，选择最适合实验要求的算法进行图像的滤波、分割、边缘检测等步骤。在图像处理完成以后采用Visual Studio 2010软件进行玻璃瓶尺寸和瓶身缺陷的检测，并成功找出了缺陷瓶。

在本次设计中对各种图像处理算法的研究是本文的重点内容，对不同算法处理效果的分析以及对算法的选择是本次研究的难点。本次设计充分利用机器视觉在线检测系统高效准确的优点，配合多种图像处理算法，完成了玻璃瓶尺寸缺陷和瓶身缺陷的检测，达到了设计要求。

关键词：机器视觉；算法；图像处理；边缘检测

Abstract

This paper is a research on the image processing algorithms of the bottle body defect detection of medical glass bottles based on machine vision. It mainly includes three parts, including image acquisition, image processing and defect detection. Full text on the basis of the full reading of references, do the following work:

Fully understand the medicinal glass bottle of some common defects and defects of conventional detection methods and steps of using a CCD video camera with a lighting system for image acquisition, and through comparative study of image processing and a variety of algorithms using MATLAB software, choose the best fit to the experimental requirements of the algorithm for image filtering, segmentation, edge detection and so on. After the image processing is completed, the Studio Visual 2010 software was used to detect the size of the glass bottle and the defect of the bottle body.

In this design, the research of various image processing algorithms is the key content of this paper, the analysis of the processing results of different algorithms and the selection of the algorithm is the difficulty of this study. The design full use of machine vision online detection system, with the advantages of high efficiency and accuracy, with a variety of image processing algorithms, complete the glass bottle size defects and bottle body defect detection, to achieve the design requirements.

Key words：Machine vision；Algorithm；Image processing；Edge detection

目录

摘 要

Abstract

目录

第1章 绪论

1.1课题需求分析

1.2玻璃瓶在线检测系统图像处理算法的国内外研究现状

1.3玻璃瓶的常见缺陷以及可能采用的技术手段

1.4 本课题研究的主要内容

第2章 图像的采集以及软件系统论述

2.1图像的采集

2.2软件部分介绍

2.2.1 Matlab软件介绍

2.2.2 Visual Studio软件介绍

2.3 本章小结

第3章 图像检测算法的研究与实现

3.1数字图像处理简介

3.2 图像增强

3.2.1图像的灰度直方图

3.2.1直方图均衡化

3.2.3图像对比度线性变换

3.3 图像滤波

3.3.1线性滤波

3.3.2中值滤波

3.3.3自适应滤波

3.3.4 对各种滤波方法的对比分析

3.4 阈值分割

3.4.1直方图阈值分割法

3.4.2大律法

3.4.3 对不同阈值分割方法的对比分析

3.5图像边缘检测

3.5.1梯度算子

3.5.2 高斯——拉普拉斯算子

3.5.3 Canny边缘检测算子

3.5.4 各种边缘检测方法的对比分析

3.6 本章小结

第4章 图像检测算法在玻璃瓶瓶身检测中的应用

4.1瓶身尺寸检测

4.2瓶身缺陷检测

4.3本章小结

第5章 总结与展望

5.1总结

5.2 对未来的展望

参考文献

附录

致谢

第1章 绪论

本章主要讲述本文的研究背景和意义，国内外玻璃瓶缺陷检测相关算法的研究状况，以及介绍本文的后续主要研究内容和工作安排。

1.1课题需求分析

由于玻璃瓶具有透明度高、化学稳定性好、价格便宜、外观美观等优点，使得它在包装行业内占据了重要地位。而药用玻璃瓶就是其中一个最为常见的应用体现。

在市场巨大的背景下，玻璃瓶生产过程中的质量检测也成为了一项极为重要的工作。尤其对于药用玻璃瓶，其质量的好坏直接影响药品的质量，如果在检测过程中出现错误，那么造成的后果也将难以想象。随着对药用玻璃瓶质量要求的不断提高，传统的人工检测方式因为由于没有技术保证，效率低，且在检测过程中有身体接触等原因，已经不适合新的质量标准。因此，应用机器视觉技术检测药用玻璃瓶将成为解决这些问题的重要途径。

和传统的人工检测相比机器视觉智能检测系统具有要率高、稳定性好，检测过程中没有身体接触等特点，因此其检测质量就有了保证。本次设计就是在机器视觉检测技术的基础上设计一个药用玻璃瓶在线检测系统，这将对实际生产中对玻璃瓶缺陷的检测有很高的指导意义。

1.2玻璃瓶在线检测系统图像处理算法的国内外研究现状

在当今社会，信息化发展非常迅速，使得各种高科技产品如同雨后春笋般涌现出来，许多传统的以人工操作为主的行业都遭受到了很大程度的冲击，在药用玻璃瓶检测行业，传统的人工检测也渐渐被机器检测所代替，对检测的图像处理算法的研究也变得越来越重要。