针对传统灯检检测精度低，人力成本高的问题，研究了基于机器视觉的大输液中可见异物在线检测系统的关键技术。利用高速旋转装置，获取运动目标的序列图像。根据图像间的交互方差系数MV建立序列图像的背景，利用背景差分提取检测目标。综合质心迭代算法和卡尔曼滤波器实现了运动目标的跟踪，根据运动轨迹方向确定可见异物是否存在，排除气泡的干扰。实验结果表明该系统能够有效地实现大输液中可见异物的实时检测功能。

为解决食品生产过程中产品残缺问题，研究了一种基于机器视觉的缺陷检测方法，以饼干为样本进行了实验分析。首先构建实验系统，对单目摄像机进行标定，利用标定所得参数对图像进行畸变校正;然后对校正后所得图像进行图像分析处理;后对处理完成图像进行区域检测，得到检测结果。实验结果表明:以该方法进行饼干缺陷检测成功率可达98.67%，并满足高精度、实时性的要求，影像筛选机报价，为今后食品缺陷检测提供一定的参考方向。

包装可谓无处不在，据统计，我国二次包装的企业不少于800万家，这些企业分布在各个地区各个行业，其中又以制药、食品及饮料等行业使用包装的频率比较高。这些行业由于面对庞大的消费群体，其产量是非常惊人的。随着消费者对质量要求的不断提升以及生产线自动化程度的飞速发展，传统的人工检测方式逐步被机器视觉检测取代。









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