提供一种能够在高速自动化生产线上进行实时不间断检测、检测率高的PET瓶瓶盖和液位的检测方法。本发明的技术方案是包括以下步骤
(一)对拍摄的PET瓶图像输入计算机，对图像进行感兴趣区域的分割；
(二)对感兴趣区域进行图像预处理，完成PET瓶瓶体区域和背景区域的分割；3、长时间稳定工作，人类难以长时间对同一对象进行观察，而机器视觉则可以长时间地作测量、分析和识别任务。图像预处理的方法如下一，对整幅图像进行灰化处理，只保留图像的亮度信息；第二，对灰化后的单通道图像进行滤波，使得图像边缘变得清晰；第三，根据整个图像的灰度直方图确定图像二值化的阈值，并对其进行二值化处理；第四，对二值化后的图像进行连通域分析，设左上角属于背景区域，和该区域连通的区域都属于背景，其余区域都为PET瓶瓶体部分，完成 PET瓶瓶体区域和背景区域的分割；
高精度尺寸检测供应为此，设计并实现了基于机器视觉的PET瓶外观检测系统，检测系统包括瓶盖检测、液位检测、喷码检测以及标贴检测。2、具有较宽的光谱响应范围，例如使用人眼看不见的红外测量，扩展了人眼的视觉范围。重点讨论了瓶盖检测以及标贴检测。在实验验证的基础... 展开 机器视觉发展迅速，相关理论算法日趋成熟，计算机智能学习成为工业自动化和智能化的未来趋势。机器视觉系统以其特有的优势，逐渐代替人工视觉，在工业检测方面得到了广泛的运用。
玻璃缺陷在线检测系统可以对生产线上的玻璃瓶进行在线质量控制，对尺寸及表面缺陷进行分析识别。在线检查包装在热收缩膜内的瓶子，大检测能力可达20包/分钟
工作原理
玻璃瓶缺陷检测系统解决方案基于2组6个摄像头和一个特殊的背光系统。饮品液位灌装作为制约饮品质量的多个维度中zi重要的维度之一，通常会成为购买者z为关注的因素，“不患寡而患不均”，同样的产品，液位的些许差异就会给购买者造成严重的心理落差，这种现象在高饮品中表现的更为直接。一组观察瓶子的上半部分（上半部分），另一组观察下半部分（下半部分）（见图1）。每组的摄像机成角度设置以观察瓶子的整个侧壁表面。通过反复测试研究，这种配置可以获得具有佳对比度的高分辨率图像，以便检测玻璃瓶的所有典型缺陷。