我国的饮料产量规模世界第一,饮料包装材料多样,玻璃瓶具有密封性能好、可多次重复使用、降格低廉等优点,成为饮料主要包装材料,尤其广泛应用于啤酒包装。玻璃瓶易碎、易损,在运输和生产过程中发生碰撞、摩擦的现象极易造成玻璃瓶的破损,还可能存在脏污、异物等缺陷,使用存在脏污、异物或破损的玻璃瓶进行包装生产,可能造成生产线障碍、影响生产效率,甚至危及消费者的生命健康。因此,在利用玻璃瓶进行包装生产之前,需要对玻璃瓶的质量进行严格检测。研究饮料生产线中的视觉检测技术,保障饮料产品质量,加快饮料自动化生产线向智能生产线改造升级,实现饮料智能制造,满足饮料生产企业需求,是《中国制造2025》的一个重要环节。本文围绕饮料生产线玻璃瓶质量检测这一实际问题,开展以下研究工作:(1)分析饮料智能生产线和玻璃瓶的结构组成及特点,总结目前各种视觉成像机构的优缺点,研究玻璃瓶成像方案设计,设计电气控制系统,开发玻璃瓶视觉检测软件系统,研制并测试整套玻璃瓶机器视觉检测平台。(2)提出一种多次随机圆检测及圆拟合度评估的瓶口定位算法。采用阈值分割、重心法和径向扫描获取边缘点,利用从边缘点中随机采样的三个点确定一个圆,定义各边缘点到圆距离小于给定阈值的边缘点的数目与边缘点总数的比值为圆拟合度,提出将圆拟合度作为评估标准搜索最优定位结果的方法,利用多次重复随机圆检测获得大量圆拟合结果,并计算对应圆拟合度,以最大圆拟合度对应的圆拟合结果作为瓶口中心。为进一步提升定位精度,提出一种新的基于极坐标空间模型拟合和最小二乘原理的单圆检测方法,建立圆在极坐标空间的数学模型,利用该模型滤除噪声点,采用最小二乘法实现最终检测定位。实验证明,所提出的两种方法解决了瓶口缺损严重的情况下的瓶口速高精度定位难题。(3)提出一种残差分析动态阈值分割与全局阈值分割相结合的瓶口缺陷检测方法。分析各类瓶口缺陷特征,提出基于随机圆评估的三圆周定位法,以提高抗干扰能力和定位精度,并提出残差分析动态阈值分割与全局阈值分割结合的瓶口缺陷检测方法,以克服灰度变化和瓶口缺失对检测结果的影响。实验证明,与五种瓶口缺陷检测法对比,该方法提升了缺陷检测正确率,实现了强干扰、大缺陷的瓶口图像中缺陷快速精准检测。(4)提出一种基于改进测地线距离变换与模板匹配的瓶底缺陷检测方法。将霍夫圆检测与瓶底的尺寸先验相结合,实现瓶底检测区域定位,并将瓶底划分为中心平面、环形平面和环形纹理三个检测区域。提出改进的测地线距离变换显著性检测方法突出缺陷与背景差异,克服不同瓶底图像灰度变化范围大的影响,实现瓶底中心平面区域缺陷检测。采用多尺度均值滤波实现环形平面区域缺陷检测。将模板匹配和多尺度均值滤波结合实现环形纹理区域的缺陷检测。构建三个瓶底图像测试数据集,评估算法性能。实验证明,该方法实现了瓶底图像中小尺寸、低对比度缺陷的精准检测。(5)提出一种基于显著性检测和小波变换的瓶底表面缺陷检测方法。提出一种熵率超像素圆检测定位方法,通过降采样减少算法计算量,提出一种改进的随机圆检测算法,将其与最小二乘圆检测、熵率分割方法结合,实现瓶底高速高精度定位,根据瓶底结构特征将其分为两个检测区域:中心平面区域和环形纹理区域。提出将显著性检测、各向异性扩散和改进的超像素分割相结合的缺陷检测方法,利用显著性检测和各向异性扩散突出缺陷,通过超像素分割使每个缺陷区域尽量聚拢为一个整体,并通过显著值和面积特征实现中心平面区域的缺陷识别。为进一步抑制纹理影响、提高对定位误差的鲁棒性,提出一种基于小波变换和多尺度滤波算法的环形纹理区域缺陷检测方法。实验证明,该方法克服了瓶底纹理干扰和定位误差对影响,进一步提升缺陷检测精度。(6)提出一种基于二值模板匹配的瓶壁定位方法。考虑到模板和输入图像进行匹配主要利用了模板的外形结构信息,分辨率的降低对被检测瓶壁和模板的轮廓结构特征影响小,因此,为减少计算量、提升算法速度,对输入图像进行降采样,将瓶颈或瓶壁作为模板,对降采样图像进行二值化,随后进行二值模板匹配,以获取瓶壁中线位置。提出一个新的滤波核函数对瓶壁图像进行滤波处理,通过分割、扫描获取瓶口上边缘坐标,以突出瓶口上边缘区域。实验证明,该方法克服了同一视角瓶壁图像中存在多个瓶壁时定位不准的问题,满足玻璃瓶包装生产线实时在线检测要求。综上所述,本文以饮料智能生产线玻璃瓶质量视觉检测的实际需求和问题为导向,开发玻璃瓶视觉检测系统,提出多种定位和表面缺陷视觉检测方法,进行大量测试(测试数据和算法代码可下载),实验证明,本文提出的方法和研制的系统解决了饮料视觉检测中的部分问题,其研究成果在相关领域中有着重要的理论意义和工程价值。