为了实现易拉罐喷码过程中罐底字符的检测,提出了一种基于机器视觉的实时检测方法。首先对的图像进行二维Arimoto熵阈值化处理,然后在进行形态学膨胀操作后,通过字符区域信息提取出喷码字符区域,并进行旋转校正。将校正后的图像分割为单个字符,化为28×28大小,并采用卷积神经网络分类器进行检测识别。试验表明,该算法鲁棒性好,可以适应不同型号的易拉罐图像的分割识别,且实时性和准确性高,可满足易拉罐点阵喷码字符在线检测的要求。(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。
在现在的啤酒、饮料和药品的生产过程中，都要求灌装容器满足相应的质量标准， 在生产灌装的前后都要进行严格的测试。比如，对于PET瓶要检测瓶盖和液位是否存在缺陷，如果瓶盖未封闭好，可能会引入异物造成食品不健康；如果瓶盖有毛刺或裂缝，可能会造成食用者受伤；如果液位过高，可能会导致运输过程或阳光照射下PET瓶的炸；目前，对于PET瓶检测的方法和装置主要分成三类人工检测、传感器检测和计算机视觉的检测。如果液位过低，可能会造成企业整体形象的缺失。
灌装PET瓶的实时自动检测在实际生产中具有重要的作用。在当前生产中,存在着瓶子抖动对图像算法的影响,提出了可以克服上述问题的瓶盖检测方法。采用基于直线拟合算法对灌装PET瓶的实时自动检测在实际生产中具有重要的作用。在当前生产中,存在着瓶子抖动对图像算法的影响,提出了可以克服上述问题的瓶盖检测方法。这两种方式在特定的环境下有其优越性，但是，由于这类接触式测量通常会由于检测人员自身原因会造成检测偏差外，接触式测量还会造成饮品的污染或瓶身出现污渍，z终导致产品品质降低或者产品其他维度合格率降低，造成资源的浪费或者造成不好的客户体验。采用基于直线拟合算法对
系统功能
1、瓶口工位：
尺寸：瓶口内径
缺陷：破口、裂纹、磨损等
2、瓶底工位：
缺陷：裂纹、石、气泡、油污等
3、瓶身工位：
尺寸：瓶全高、瓶身直径、瓶脖直径、口外径、口边厚等
缺陷：裂纹、气泡、石、长条纹、黑点、污渍等
备注：瓶口、瓶底工位传输方式都为直线加紧式，瓶身工位传输方式为直线式。
性能指标
1、高精：分辨精度高达0.05mm
2、快速：>300个/分钟
3、全检：瓶口、瓶底、瓶身全检无死角
4、灵活：系统软件由嘉恒全部自主研发，可根据您的要求灵活调整
5、易用：可存储上千种产品规格参数，更换品种只需调用参数即可；若为新品，只需设置少量参数，产线工人即可操作。
