很大，关系到采集图像的质量和软件算法的处理效果。系统在选择相机时主要考虑以下个方面颜色分辨率曝光方式等。对于酒瓶标签外观检测而言，标签为彩基于机器视觉的白酒瓶标签检测系统的设计与开发论文原稿自动化流水线上仍然由工人进行标签质量检测，不仅增加了用人成本和管理成本，而且随着工作连续性的进行，工人会产生疲劳检测，导致漏检错检等情况。随着近些年来机器视觉领域技术的快速发展，越，系统整体布局如图。摘要本文设计了套基于机器视觉的酒瓶标签检测系统。研究了硬件平台软件系统的功能实现，对标签贴偏检测和外观检测的关键技术进行了分析，结合图像处理技术与深度学习技术实设计与开发论文原稿。本文设计了种基于机器视觉的酒瓶标签缺陷检测系统，形成了套从上料检测到剔料的完整标签检测方案，实现了标签生产线的自动缺陷检测。总体方案设计硬件平台硬件平台设计检测层的最大尺寸为，即下采样次而非原结构的次。在检测层，结构的叠加次数设置为，最终得到个尺度的检测层。分类依然使用作为损失函数。和褶皱处于标签边缘处，如图。考虑到误检率漏检率与检测效率等因素，本文采用深度学习缺陷检测技术，选择作为检测方法。并对网络结构进行了方法。并对网络结构进行了调整，修改了其主干网络，如下使用深度可分离扩张卷积替换原网络的第层与第层的深度可分离卷积与。从表中，我们可以配间隔设置为。我们称修改后的新方法为。基于机器视觉的白酒瓶标签检测系统的设计与开发论文原稿。关键技术研究酒瓶标签缺陷主要有划痕擦伤边界缺失褶皱种缺陷。文平台主要由酒瓶传送导向装置光电触发装置数据采集系统数据处理控制系统剔除装置等组成，系统整体布局如图。检测层的最大尺寸为，即下采样次而非原结构的次。在检测层基于机器视觉的白酒瓶标签检测系统的设计与开发论文原稿整，修改了其主干网络，如下使用深度可分离扩张卷积替换原网络的第层与第层的深度可分离卷积与。基于机器视觉的白酒瓶标签检测系统的设计与开发论文原稿。，如果没有光源打光，肉眼几乎很难看到，这种小缺陷人工检测时也是可以忽略的。关键技术研究酒瓶标签缺陷主要有划痕擦伤边界缺失褶皱种缺陷。其中擦伤类缺陷通常较大，本身占标签区域面积的，缺器视觉检测系统具有检测结果稳定检测速度快，检测精度高以及可以在人类所不能适应的恶劣环境下工作等系列的特点。本文设计了种基于机器视觉的酒瓶标签缺陷检测系统，形成了套从上料检测到剔料的出经过调整的網络，漏检率和误检率都有了较大提升。样本平均漏检率约为，平均误检率约为。通过对漏检样本进行分析，发现主要是因为这些缺陷很小，有的缺陷面积只有其中擦伤类缺陷通常较大，本身占标签区域面积的，缺失和褶皱处于标签边缘处，如图。考虑到误检率漏检率与检测效率等因素，本文采用深度学习缺陷检测技术，选择作为检结构的叠加次数设置为，最终得到个尺度的检测层。分类依然使用作为损失函数。而在回归层，为了进步提升回归准确率，我们使用与，其中的整标签检测方案，实现了标签生产线的自动缺陷检测。总体方案设计硬件平台硬件平台设计的好坏直接影响采集数据的质量，因此需要设计合理的硬件平台布局来提高硬件采集精确度和设备整体的稳定性。基于机器视觉的白酒瓶标签检测系统的设计与开发论文原稿人成本和管理成本，而且随着工作连续性的进行，工人会产生疲劳检测，导致漏检错检等情况。随着近些年来机器视觉领域技术的快速发展，越来越多的包装行业选择将机器视觉系统应用于流水生产线上。签检测系统。研究了硬件平台软件系统的功能实现，对标签贴偏检测和外观检测的关键技术进行了分析，结合图像处理技术与深度学习技术实现了标签褶皱划痕擦伤缺失等缺陷的检测。实验数据表明，该系，选择彩色相机，增加颜色信息，有利于后续算法分析标签高度约为，选择像素相机即可系统用于流水线的在线实时检测，对拍照速度有较高要求，选用全局曝光相机可避免酒瓶运动导致的拖影模糊现象来越多的包装行业选择将机器视觉系统应用于流水生产线上。机器视觉检测系统具有检测结果稳定检测速度快，检测精度高以及可以在人类所不能适应的恶劣环境下工作等系列的特点。数据采集系统选择合了标签褶皱划痕擦伤缺失等缺陷的检测。实验数据表明，该系统能精确计算标记缺陷各项特征类型，实现了酒瓶标签生产流水线的自动缺陷检测。关键词酒瓶标签机器视觉缺陷检测在酒瓶生产过程中，大多好坏直接影响采集数据的质量，因此需要设计合理的硬件平台布局来提高硬件采集精确度和设备整体的稳定性。本文平台主要由酒瓶传送导向装置光电触发装置数据采集系统数据处理控制系统剔除装置等组。而在回归层，为了进步提升回归准确率，我们使用与，其中的分配间隔设置为。我们称修改后的新方法为。基于机器视觉的白酒瓶标签检测系统