78 - 食品科学技术学报页

图 5摇 部分啤酒瓶口破损检测结果
Fig. 5摇 Detection results of partial beer bottle mouth
态学处理和 hough 圆定位等操作后, 可以有效提取
啤酒瓶口破损特征参数,并将特征参数输入到神经
网络训练后, 能够准确地识别出啤酒瓶口的破损区
域, 而且具有很好的检测精度和速度.
采用该啤酒瓶口检测方法得到破损瓶误检率为
1郾 04% ,误检使得破损瓶被认定为好瓶, 可能会导致
该瓶的重新使用, 对此解决办法有 2 种 :1) 可采集
更多不同种类的破损瓶口, 增加 BP 神经网络的训
练样本, 进一步修正权值和阈值;2) 可采用具有更
高像素的工业相机,提高瓶口的图像质量, 降低破损
瓶的误检率.
本文只是对啤酒瓶口进行破损检测, 若要研制
出完整的空瓶检测系统,还需要对瓶底及瓶壁等进
行检测, 这有待进一步的研究.
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