基于机器视觉的PET瓶坯缺陷检测系统设计

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摘 要：针对PET瓶坯缺陷人工检测工作强度大、效率低等问题，基于机器视觉技术设计一套由检测组件、控制组件、输送机构组件以及剔除机构组件等组成的PET瓶坯检测系统。通过Halcon软件对采集的PET瓶坯图像采用中值滤波降噪、自适应阈值方法提取检测区域，并使用改进Canny算法进行缺陷检测。试验结果表明：PET瓶坯检测系统可完成对PET瓶表面黑点、划痕类缺陷检测，试验检测准确率可达97.4%，可以稳定识别不合格瓶坯。（剩余5301字）

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