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机器视觉助力啤酒玻璃瓶外观检测，99.9%完成空罐全自动检测应用

2024-11-14 08:45 重庆

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啤酒酿造过程中，影响产品质量的因素很多，例如原料质量、工艺、酿酒技术等，另外酒瓶缺陷和污物（瓶口、瓶身和瓶底）也是影响啤酒质量的一个关键要素。

所以在啤酒灌装前必须对空啤酒瓶进行检测，把不合格品剔除，才能进行啤酒的灌装。而目前我国大多数啤酒厂还是采用人工对空啤酒瓶质量进行检测，效率低下，速度慢，劳动强度大。

机器视觉极适用于大批量生产过程中的测量、检查和辨识，线阵CCD在连续、扫描在线测量中的应用非常具有优势。用机器视觉检测方法可以大大提高生产效率和生产的自动化程度，而且机器视觉易于实现信息集成，可极大地提高产品质量，提高生产效率。

所以，针对啤酒瓶检测这种带有高度重复性的工作，应用机器视觉理论开发一套啤酒空瓶检测装置实现空瓶的自动化检测在实际中具有很大的意义。

01

挑战

1、材料是夹层玻璃，这是很多传统式检测技术问题。

2、啤酒瓶检测注重实用性和线形，保证全过程综合性操纵、生产主力和良品率。比如，现阶段很多啤酒生产线以一小时3.6万瓶之上速度生产制造，这是很多传统式测试标准不能提供的。

3、空罐样子繁杂，不益于触碰检测，触碰检测是目前检测技术性没法解决问题。

02

缺陷

1、瓶口检测：瓶口密封面检测，螺纹检测

2、瓶壁检测：瓶壁内、外表面污物检测，磨损度检测，包括气泡、杂质、褶皱、粘连、裂纹、刻痕、手印等

3、瓶底检测：瓶底污物，裂纹，凹凸不平、底刺、偏底等

4、瓶内残液检测：残留碱液、残留油、残留水

03

解决

矩视智能机器视觉低代码平台是一个面向机器视觉应用的云端协同开发平台，平台以人工智能技术为核心，在机器视觉应用开发环节，为开发者提供图像采集、图像标注、算法开发、算法封装和应用集成的一站式完整工具链。

在图像的采集处理上，系统通过相机分别获取瓶口、瓶底、瓶壁的图像，并加以识别处理，图像处理的结果可送入人机界面，也可以通讯给PLC。基于机器视觉技术玻璃瓶缺陷检测就是借助机器视觉检测软件，进行处理和分析工业相机采集的图像，分析出检测结果用来产生具体的报告信息，利用结果控制生产过程和待测物体的运动。

如果视觉系统检测到一个啤酒瓶出现任意缺陷，即未通过检测，视觉系统将会向转向器发出信号，将该啤酒瓶从生产线上剔除。操作员可以在显示屏上查看被剔除的啤酒瓶和持续的流程统计数据。

04

玻璃瓶质量在视觉检测中的技术优势

1、提高检测精度，统一检测标准，消除人工检测的个体差异。

2、提高检测速度，实现产品全方位实时检测。

3、一次投入，平均成本远小于人工成本。

4、可对数据进行汇总分析，便于前端工序查找问题，为后续工序提供建议。

针对玻璃瓶检测这种带有高度重复性的工作，机器视觉检测技术具有速度快、精度高、自动化程度高等突出的优点，能很好的满足现代制造业的需求。而且视觉检测系统可以适应不同产品规格，对产品实现实时在线质量检测，可以扩展到对于啤酒瓶等别的种类的玻璃瓶检测，让最终客户方便灵活的使用于各类检测中。

本文仅做学术分享，如有侵权，请联系删文。
来源丨矩视智能

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