PET饮料在线外观缺陷检测|在线外观缺陷检测|光学检测

传统的特征选择算法基于多样本分析验证，而在实际应用中，人工操作只能提供少数训练样本，无法获取先验知识，不适用于样本较少的在线特征选择。*改进了自适应特征选择算法，依据FISHER准则，提出了评价特征优劣的衡量标准，并对颜色特征以及纹理特征的重要性排序。根据不同类别的标贴样本获取合适的特征子集，通过特征匹配，完成标贴内容的检测。经过现场检测，标贴匹配的检测准确率达到99.19％。

激光测量：激光类传感器基于光学检测原理，通过物体表面反射光线至接器进行检测，其光斑较小且集中，易于安装、校准，易拉罐在线外观缺陷检测，灵活性好，可应用于散料或液位的连续或者限位报警等;但其不适合应用于透明液体(透明液体容易折射光线，啤酒瓶在线外观缺陷检测，导致光线无法反射至接收)，含泡沫或者蒸汽环境(无法穿透泡沫或者容易受到蒸汽干扰)，波动性液体(容易造成误动作)，PET饮料在线外观缺陷检测，振动环境等。

TDR(时域反射)/ 导波雷达/微波原理测量：其名称在行业内有多种不同的叫法，其具备了激光测量的好处，如：易于安装、校准，灵活性好等，另外其更优于激光检测，如无需重复校准和多功能输出等，其适用于各种含泡沫的液位检测，不受液体颜色影响，甚至可应用于高粘性液体，受外部环境干扰相对小，但其测量高度一般小于6米。

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，在线外观缺陷检测，在工业检测方面得到了广泛的运用。 　　现代化流水线的发展****大刺激了食用油以及饮料灌装行业，每条产线的产量每小时可达到上万瓶。为了保证PET瓶的外观质量，需要对瓶盖、瓶身方位的检测。传统人工检测方法工作量大，漏检率高，缺乏稳定性。

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