摘 要

在人工智能产业升级中，机器视觉是其中重要的一部分。本文设计了一套基于机器视觉的矿泉水瓶包装检测系统，实现了对矿泉水瓶包装的三类缺陷检测。相比于人工检测，该检测系统具有精度高、效率高、系统灵活性强等特点。本文的工作主要包括以下几点：

（1）完成了整个检测系统平台结构的设计，包括了传输模块、图像采集模块、光源模块、图像处理模块、分拣模块，并规划了整个系统的缺陷检测流程。

（2）对硬件系统进行了具体的设计和选型，包括图像采集模块的相机和镜头、光源模块的灯光类型和光照方式等等。

（3）本文主要对可能出现的矿泉水瓶包装缺陷进行了分析：无盖、高盖、歪盖、漏包、包装过低或过高、液位过低或过高。根据缺陷类型，对瓶盖检测、瓶身包装检测和液位检测进行了算法设计。运用了模板匹配、ROI区域提取、二值化、中值滤波、腐蚀、膨胀、轮廓查找等图像处理的方法，基于OpenCV计算机视觉库实现了各部分的检测算法。

（4）基于QT完成了软件界面的设计，实现了人机交互的功能。

关键词：机器视觉；矿泉水瓶；缺陷检测；图像处理

Abstract

Machine vision is a crucial part in the artificial intelligence industry upgrading. In this paper, a set of mineral water bottle packaging detection system based on machine vision has been designed. It can detect three kinds of defects of mineral water bottle packaging. Compared with the manual detection, This system has high precision, high efficiency and strong flexibility. The main work of this article includes the following:

(1) The platform structure of the whole detection system has been designed,.Including transmission module, image acquisition module, light source module, image processing module, sorting module, and the defect detection process of the whole system has been planned.

(2) The hardware system has been designed and selected.Including the camera and lens of the image acquisition module, the light type and lighting mode of the light source module and so on.

(3) This paper mainly analyzes the possible packaging defects of mineral water bottles: no cover, high cover, crooked cover, missing package, too low or too high package, too low or too high liquid level. According to the types of defects, the algorithm of cap detection, body packaging detection and liquid level detection have been designed. The image processing methods such as template matching, ROI region extraction, image binarization, median filtering, corrosion, expansion and contour searching have been used. The detection algorithm of each part has been implemented based on OpenCV computer vision library.

(4)The software interface has been designed based on QT, and the function of human-computer interaction has been realized.

Key Words：machine vision; mineral water bottle; defect detection; image processing

目 录

第1章 绪论 1

1.1课题研究的背景及意义 1

1.1.1矿泉水生产包装产业现状 1

1.1.2中国制造2025与智能制造 1

1.2国内外研究现状分析 2

1.2.1国外研究发展现状 2

1.2.2国内研究发展现 2

1.3论文研究的内容 3

第2章 矿泉水瓶包装检测系统总体设计 5

2.1检测系统平台功能分析 5

2.2检测系统平台总体方案设计 5

2.3光源模块 6

2.3.1光源类型 7

2.3.2光照方式 8

2.4图像获取系统 9

2.4.1相机选择 9

2.4.2镜头选择 9

2.5分拣模块 10

第3章 矿泉水瓶包装检测算法研究 11

3.1模板匹配 11

3.1.1模板匹配的实现 11

3.1.2模板匹配算法 11

3.2 ROI区域提取 12

3.2.1提取瓶盖ROI区域 12

3.2.2提取瓶身ROI区域 13

3.2.3提取液位ROI区域 13

3.3图像预处理 13

3.3.1图像滤波 13

3.3.2二值化 14

3.3.3腐蚀 14

3.3.4膨胀 14

3.4瓶盖检测算法 15

3.5瓶身包装检测算法 17

3.6液位检测算法 19

第4章 矿泉水瓶包装检测系统软件设计 21

4.1软件整体结构设计 21

4.2软件界面设计 22

4.3各类缺陷检测软件实现 26

4.4 实验数据分析 28

第5章 总结与展望 30

5.1内容总结 30

5.2不足与展望 30

参考文献 32

附录A 图像处理代码 33

致谢 44

第1章 绪论

1.1课题研究的背景及意义

1.1.1矿泉水生产包装产业现状

2019年我国矿泉水的市场规模突破400亿元，约占包装饮用水的五分之一，凭借其刚性的消费需求，矿泉水的市场规模近年来持续扩大，年增长速度接近16%，已经超过软饮料行业。

矿泉水瓶的生产和包装是矿泉水生产的一个重要环节，在产品包装检测的过程中有许多反复性的工作，例如检测矿泉水瓶的印刷情况，封装是否完整等^[1]。虽然这是一些具有反复性的工作，但工厂至今仍通过人眼判断检测。由于某些自身原因或环境影响，快速稳定地测量尺寸，准确的识别待测物体的颜色，精准地判断圆度等形状参数，这些人眼往往都不能很好的做到，尤其在大批量快速生产和检测的情形下，这种遗漏或错误判断的情况会更多。因此在这样的生产过程中，既增加了人力成本，又无法保证较高的合格率。当有缺陷的产品进入市场时，在信息高速传播的今天，对企业的形象是巨大的打击。在某些特定的情况下，包装缺陷还有可能导致产品的变质。如矿泉水瓶的瓶盖未拧紧，可能会导致瓶内饮用水的变质，可能会对消费者的健康造成损害，这无疑是更加严重的后果。因此推行快速、准确、高效的检测系统，既是对企业负责，也是对消费者负责，更是对国家推行的智能化工业发展政策负责。

图像处理技术，计算机科学技术在如今的学科发展中被重视的程度越来越高，辅之以控制学科的成熟和光学系统的高速进步，基于机器视觉的矿泉水瓶包装检测系统越来越多的应用到实际生产中。交融了这些技术的检测系统有以下几个优点：缺陷检测准确度高，并且运行稳定；检测环境适应能力强，可以通过参数的更改和系统的升级，实现检测能力的提升，从而满足不多更新的需求；成本低，从长远的角度来看，用基于机器视觉矿泉水瓶包装检测系统取代人眼识别检测，可以通过降低工人工资开支的方式节约成本。

1.1.2中国制造2025与智能制造

改革开放后，制造业成为我国国民经济的主体，我国的制造业也迎来了快速发展的时期，为了推动工业化的进程，所涉及的产业链也越来越完整。但中国制造业仍然面临着一个问题，那就是大而不强。中国的制造业在自主创新能力和信息化程度等方面，与制造业强国相比仍存在着不小的差距。为了促进产业的转型升级，在2025年基本实现工业化，形成具有中国特色的制造业文化，国家在2015年制定、审议、印发了《中国制造2025》。