Come identificare la qualità delle bottiglie di vetro?

Nel processo di vinificazione, ci sono molti fattori che influenzano la qualità dei prodotti, come la qualità delle materie prime, la tecnologia, la tecnologia di vinificazione, ecc. Inoltre, i difetti della bottiglia (giorno della bottiglia, corpo della bottiglia e fondo) e lo sporco sono anche una chiave fattore che influenza la qualità del vino. Pertanto, la bottiglia di vetro vuota deve essere testata prima che il vino sia riempito e il prodotto non qualificato può essere rimosso prima che il vino possa essere riempito. Allo stato attuale, la maggior parte delle cantine in Cina utilizza ancora la qualità delle bottiglie di vetro artificiale, che è inefficiente, lenta e ad alta intensità di manodopera. La visione artificiale è ideale per la misurazione, l'ispezione e l'identificazione in processi di produzione ad alto volume. I CCD line array sono vantaggiosi per le applicazioni di misurazione in linea continue. L'ispezione della visione artificiale può migliorare notevolmente l'automazione della produzione e la visione artificiale è facile da ottenere l'integrazione delle informazioni, il che può migliorare notevolmente la qualità del prodotto e l'efficienza della produzione.

Pertanto, per il rilevamento di tale lavoro altamente riproducibile su bottiglie di vetro, l'applicazione della teoria della visione artificiale per sviluppare un dispositivo di ispezione di bottiglie di vetro per realizzare il rilevamento automatico di bottiglie vuote ha un grande significato nella pratica. Introduzione alla visione artificiale La visione artificiale consiste nell'utilizzare la macchina anziché l'occhio umano per effettuare misurazioni e giudizi. Il sistema di visione artificiale si riferisce alla conversione del bersaglio ingerito in un segnale di immagine da parte di prodotti di visione artificiale (ad es. Dispositivo di acquisizione di immagini, diviso in CMOS e CCD) e trasmesso a un sistema di elaborazione delle immagini dedicato, che viene trasformato in base alla distribuzione dei pixel, luminosità, colore e simili. Segnali digitali; il sistema di immagini esegue varie operazioni su questi segnali per estrarre le caratteristiche del bersaglio, quindi controlla le azioni del dispositivo sulla scena in base al risultato della discriminazione.