啤酒空瓶检测机器人的瓶身缺陷检测算法研究及应用

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1、学校代号10532学号S150900761分类号TP391密级公开硕士学位论文啤酒空瓶检测机器人的瓶身缺陷检测算法研究及应用学位申请人姓名黄森林培养单位电气与信息工程学院导师姓名及职称王耀南教授学科专业控制科学与工程研究方向智能控制与机器人论文提交日期2018年5月20日学校代号:10532学号:S150900761密级:公开湖南大学硕士学位论文啤酒空瓶检测机器人的瓶身缺陷检测算法研究及应用学位申请人姓名:黄森林导师姓名及职称:王耀南教授培养单位:电气与信息工程学院专业名称:控制科学与工程论文提交日期:2018年5

2、月20日论文答辩日期:2018年5月25日答辩委员会主席:张小刚教授ResearchandapplicationofbottlebodydefectdetectionalgorithmforbeeremptybottledetectionrobotbyHuangSenlinB.E.(HunanUniversity)2015AthesissubmittedinpartialsatisfactionoftheRequirementsforthedegreeofMasterofEngineeringinControlSc

3、ienceandEngineeringintheGraduateSchoolofHunanUniversitySupervisorProfessor:WangYaonanApril,2018湖南大学学位论文原创性声明本人郑重声明:所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。除了文中特别加以标注引用的内容外,本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体,均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。作者签名:日期:年月日学位论文版

4、权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定,同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版,允许论文被查阅和借阅。本人授权湖南大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。本学位论文属于1.保密□,在年解密后适用本授权书。2.不保密。(请在以上相应方框内打”√”)作者签名:日期:年月日导师签名:日期:年月日I啤酒空瓶检测机器人的瓶身缺陷检测算法研究及应用摘要工业4.0和智能制造时代的到来,智能工厂和智能制造设

5、备和产业已然成为了世界各国的共同焦点。在工业4.0中,饮料智能制造生产线是其中的一个重要应用场景。在饮料行业中,啤酒的生产大多采用回收旧瓶进行再生产,在对啤酒进行罐装之前都需要严格的对玻璃空瓶进行质量检测。传统的人工检测存在着很多的漏检,并且效率低、成本高。采用机器人视觉的方法,检测精度高、容错性强、速度快、成本低。本文主要研究基于机器视觉的瓶身缺陷检测单元的图像处理算法,旨在研发一套高性能的瓶身缺陷检测、识别算法。在对瓶身缺陷检测之前,首先需要确定瓶身在图像中的位置,好的瓶身定位算法可以大大降低瓶身缺陷检测算法的

6、复杂度和提高检测速度。本文根据瓶身图像的空间特征提出了基于边缘点重心和基于垂直灰度投影极值点两种瓶身定位算法,定位精度在4个像素左右,平均定位时间为1ms,实验结果表明这两种算法可以很好的应用到瓶身缺陷检测的定位环节。由于瓶身瓶壁的透光率不一致,以及瓶身本身存在的LOGO文字和磨损的影响,瓶身各个部分的灰度值分布存在着较大的差异性,采用对瓶身图像的整体检测通常很难达到较好的效果。因此,本文根据瓶身图像的像素灰度值分布特点,提出了一种分区域瓶身缺陷检测算法。算法将瓶身图像分为光滑区域、耐磨带区域、LOGO文字区域三个

7、部分,对光滑区域采用基于超像素聚类的缺陷提取和超像素内像素均值特征的缺陷识别方法;对耐磨带区域提出了基于水平梯度算子的缺陷检测识别算法;对LOGO文字区域提出了基于改进的Canny边缘检测算子的矩形块提取和基于卷积神经网络的缺陷和LOGO文字识别算法。本文设计的瓶身缺陷检测算法,检测准确率能达到97%,运行平均时间为37ms,检测精度较高、速度快,能达到国际平均每小时72000瓶的速度,具有实际应用价值。关键词:瓶身缺陷检测;灰度投影;超像素分割;聚类;卷积神经网络II硕士学位论文AbstractWiththead

8、ventofIndustrial4.0andtheeraofsmartmanufacturing,smartfactoriesandsmartmanufacturingequipmentandindustrieshavebecomethecommonfocusofallcountriesintheworld.InIndustry4.0,thebeverage

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