基于机器视觉的酒液异物智能检测方法研究

• 作者: 吴晓敏 耿春明
• 来源期刊: 机械工程与自动化
• 学科: 工学
• 关键词: 机器视觉 异物检测 序列图像 目标提取
• 年，卷（期）: 2016,（1）
• 所属期刊栏目: 质量监测与故障诊断
• 页码范围: 166-168
• 页数: 3页
• 分类号: TP242.6+2|TP274
• 字数: 2437字
• 语种: 中文

摘要

针对酒液异物的检测问题，研究了一种基于机器视觉的智能检测方法。将该方法采集的序列图像进行加权滤波预处理；应用中值背景减除和最大熵阈值法提取出可疑异物区域；利用窗口目标搜索匹配法进行异物目标跟踪操作；根据目标跟踪路径来判断酒液中是否存在异物。实验结果表明，该方法具有较低的漏检率和误检率，较高的检测精度，能够实时有效地完成酒液异物检测。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	耿春明	北京航空航天大学机械工程及自动化学院	33	112	6.0	9.0
2	吴晓敏	北京航空航天大学机械工程及自动化学院	1	4	1.0	1.0