1. 研究目的与意义（文献综述包含参考文献）

该课题面向计算机视觉检测技术，要求掌握计算机视觉检测方法，学习使用工业相机采集图像，并使用halcon/opencv等计算机视觉算法库，实现包装瓶体喷码识别和标签缺失检测。

1.课题研究背景及意义 11 1.1课题研究背景 由于表面缺陷检测相关技术在近十年的飞速发展，表面缺陷检测已是现代工业的重要组成部分，广泛应用于金属表面划痕深度检测［1］、油封缺陷检测［2］、大尺寸钢球表面缺陷检测［3］、铁路表面缺陷检测［4］、瓶盖表面检测［5］、 轮胎表面缺陷检测［6］、铸坯表面缺陷检［7］以及多晶硅太阳能电池表面检测［8］等众多领域。

传统意义上，表面缺陷检测是由经过特殊训练的人通过肉眼进行人工检测，然而人工检测速度慢，且具有主观性和危险性[9]。

2. 研究的基本内容、问题解决措施及方案

本文所研究的课题是基于计算机视觉的瓶体包装检测系统开发。

要求阐述计算机视觉在工业生产中的应用和发展现状；要求利用工业相机完成对目标物的图像采集；要求完成对目标物喷码的识别；要求完成对目标物标签的缺失检测。

研究手段： 通过工业相机，在生产线上对瓶体包装进行连续拍照，将拍摄到的每一帖图像传输给现场计算机，通过图像处理软件对图像信息进行分析处理，找出有质量问题的图像，给出该帖图像所对应的瓶体包装的质量问题，然后通过传输线路将信息反馈给操作人员或直接反馈给印刷机进行调整。