基于机器视觉的瓶装白酒杂质检测

被引:7
作者
邵志敏
张意
张卫华
周激流
机构
[1] 四川大学计算机学院
关键词
机器视觉; 运动目标; 倒置翻转; 杂质检测;
D O I
暂无
中图分类号
TP391.41 []; TS262.3 [白酒];
学科分类号
080203 ; 082203 ; 083203 ;
摘要
介绍了一种基于机器视觉的瓶装白酒杂质检测方法.为了从复杂的视觉图像中提取出微小目标,设计了一种倒置翻转式的检测方式,通过高清数字摄像机获取瓶装酒液的视频序列,采用一种改进的二次差分方法,获取瓶装酒液内可能存在的运动目标.根据气泡和可见异物的形态特征进行分类,判断出酒液中是否含有杂质.实验验证了所提方法的有效性.
引用
收藏
页码:235 / 240
页数:6
相关论文
共 15 条
[1]   改进均值滤波算法及应用研究 [J].
李秀峰 ;
苏兰海 ;
荣慧芳 ;
陈华 .
微计算机信息, 2008, (01) :235-236+202
[2]  
保健酒智能视觉检测机器人技术研究[D]. 周博文.湖南大学 2012
[3]  
A simple and workable moving objects segmentation method. Yanling Zhao,Zhichao Zhang,Zhenming Gao. 46th International Symposium . 2004
[4]  
Video object tracking with a sequential hierarchy of template deformations. T. Schoepflin,V. Chalana,D. R. Haynor,Yongmin Kim. IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology . 2001
[5]  
Automatic model-based semantic object extraction algorithm. Jianping Fan,Xingquan Zhu,Lide Wu. IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology . 2001
[6]  
我国白酒行业现状和发展趋势分析[D]. 徐发.合肥工业大学 2010
[7]   基于模糊度量视觉特征的非局部均值去噪 [J].
吕俊瑞 ;
罗学刚 ;
岐世峰 ;
彭真明 .
重庆邮电大学学报(自然科学版), 2018, 30 (03) :408-415
[8]   白酒包装质量检验创新因素分析 [J].
陈敏 .
中国高新区, 2018, (11) :25-26
[9]   基于图像梯度信息强化的SIFT特征匹配算法改进 [J].
孙健钧 ;
赵岩 ;
王世刚 .
吉林大学学报(理学版), 2018, 56 (01) :82-88
[10]   基于复模糊逻辑系统的运动目标检测方法 [J].
李子龙 ;
鲍蓉 ;
刘伟铭 .
江苏大学学报(自然科学版), 2017, 38 (06) :677-681