基于机器视觉的食用油装箱自动清点系统的设计及实现

doi:10.16731/j.cnki.1671-3133.2018.05.004

现代制造工程 ›› 2018, Vol. 452 ›› Issue (5): 17-20.doi: 10.16731/j.cnki.1671-3133.2018.05.004

基于机器视觉的食用油装箱自动清点系统的设计及实现

李佩宇¹, 董蓉², 李勃¹

1 南京大学电子科学与工程学院,南京 210000;
2 南通大学电子信息学院,南通 226500

收稿日期:2016-12-21 出版日期:2018-05-18 发布日期:2018-07-20
通讯作者: 李勃,通信作者,副教授,主要研究方向为机器视觉、模式识别、视频图像处理。E-mail:15261850992@163.com
作者简介:李佩宇,硕士研究生,主要研究方向为机器视觉和图像处理。董蓉,讲师,主要研究方向为计算机视觉和图像处理。
基金资助:
国家自然科学基金项目(61401239)

Design and implementation of automatic counting system of edible oil encasement based on machine vision

Li Peiyu¹, Dong Rong², Li Bo¹

1 School of Electronic Science and Engineering,Nanjing University,Nanjing 210000,China;
2 School of Electric and Information,Nantong University,Nantong 226500,Jiangsu,China

Received:2016-12-21 Online:2018-05-18 Published:2018-07-20

摘要/Abstract

摘要： 食用油装箱清点是食用油生产线上的重要一环,在高速运行的流水线上如何利用先进技术来提高效率、降低成本、降低误检率和漏检率是关键。设计了一套完整的基于机器视觉的智能化装箱自动清点系统,包括工业相机光源、工控机等硬件部分和机械控制、图像处理等软件部分。通过图像预处理去噪、瓶盖定位及提环定位等一系列算法处理自动识别箱体中油瓶数量及提环缺陷情况。实验表明,所提方法能有效提高检测速率和效率,满足实际应用的要求。

关键词: 机器视觉, 图像处理, 自动清点系统

Abstract: Encasement counting is an important part of edible oil production line.How to use the advanced technology in the high-speed assembly line to improve the efficiency,reduce cost,reduce the error detection rate and miss detection rate is the key.A complete set of intelligent encasement counting system based on machine vision is designed,including the hardware parts,such as industrial camera light source,industrial personal computer and so on,and the software parts,such as mechanical control,image processing and so on.A series of algorithms such as image preprocessing denoising,bottle cap positioning and lifting ring positioning are proposed to deal with the quantity of oil bottles and the defects of the lifting ring.Experimental results show that the proposed method can effectively improve the detection rate and efficiency,and meet the requirements of practical applications.

Key words: machine vision, image processing, automatic counting system

中图分类号:

TP391.41

李佩宇, 董蓉, 李勃. 基于机器视觉的食用油装箱自动清点系统的设计及实现[J]. 现代制造工程, 2018, 452(5): 17-20.

Li Peiyu, Dong Rong, Li Bo. Design and implementation of automatic counting system of edible oil encasement based on machine vision[J]. Modern Manufacturing Engineering, 2018, 452(5): 17-20.

[1]	程亚彬，张宏伟，王新环，郭子路，. 基于YOLO-V5的矿车桁架铆接孔定位技术研究[J]. 现代制造工程, 2022, 500(5): 115-121.
[2]	林晓平，王冠，陈学灵，刘赞丰，张雅文. 46MnVS5连杆裂解槽在机器视觉的几何尺寸检测研究[J]. 现代制造工程, 2022, 499(4): 119-127.
[3]	于福才，张丹，樊璇，曹雏清，蔡宗琰. 泵体口环装配工艺的机器视觉化研究及应用[J]. 现代制造工程, 2022, 498(3): 133-139.
[4]	石龙杰，周扬，岑岗，施秧. 基于机器视觉的汽车换挡面板自动分类方法[J]. 现代制造工程, 2021, 487(4): 104-108.
[5]	郭亚盛，张硕，张爱梅. 基于机器视觉的圆柱滚子尺寸检测方法[J]. 现代制造工程, 2021, 487(4): 109-113.
[6]	谢晖，吴先锋，付山，王伟龙. 基于Halcon的电表铭牌缺陷检测系统[J]. 现代制造工程, 2021, 485(2): 119-126.
[7]	许悦，余朝刚，朱毅然. 复杂光照环境下手工装配件视觉检测方法研究[J]. 现代制造工程, 2021, 485(2): 134-138.
[8]	王丹，杨江照. 基于机器视觉的电子元件在线质检分类系统设计[J]. 现代制造工程, 2021, 485(2): 139-144.
[9]	谢俊,李畅,左飞飞,李玉萍,杨启志. 基于机器视觉的车速传感器焊点检测[J]. 现代制造工程, 2020, 477(6): 52-56.
[10]	于凯旋，邓圭玲，段吉安，吴国栋，曹小兵. 基于机器视觉的芯片编号识别算法[J]. 现代制造工程, 2020, 475(4): 1-5.
[11]	王恒迪, 郝琳博, 杨建玺, 李莎. 轴承外观缺陷检测系统的设计与实现[J]. 现代制造工程, 2018, 452(5): 156-161.
[12]	卢满怀, 宇文旋. 多神经网络图像分割算法[J]. 现代制造工程, 2018, 459(12): 130-136.
[13]	谭微, 于正林. 缸体内部盲孔形位尺寸测量方法研究[J]. 现代制造工程, 2017, 441(6): 136-140.
[14]	张从鹏, 侯波. 面向曲轴轴肩的高效视觉检测系统开发[J]. 现代制造工程, 2017, 438(3): 122-125.
[15]	陈鹏, 张爱梅, 张强, 王华敏. 题基于机器视觉的扁弹簧分类方法研究[J]. 现代制造工程, 2017, 438(3): 126-129.

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Design and implementation of automatic counting system of edible oil encasement based on machine vision

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