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    摘要随着啤酒产业的发展，玻璃啤酒瓶生产和回收的安全问题也成为了大家所关注的焦点。随着CCD产业的长足发展，电荷耦合元件所组成的成像装置也成为了快速质检的核心，辅以图像处理等技术，促成了以CCD为基础的对缺陷快速检测的可能性。论文课题设计了一种对于玻璃啤酒瓶进行快速质检的方式—基于CCD的工件缺陷检测装置。首先研究了图像获取、图像处理和图像识别的过程和方法。通过设计一个合理有效的成像系统，实现了基于CCD获取图像的方式，为实现啤酒瓶自动化检测打下了夯实的基础；通过图像滤波、二值化、边缘检测等图像处理技术获取的啤酒瓶缺陷数字图像，在此基础上通过啤酒瓶缺陷特征，进行图像识别。实现了对啤酒瓶的缺陷进行快速有效的检测，提高了检测效率和效果，具备一定的现实意义。21116
    关键词  玻璃啤酒瓶  成像系统  图像处理  图像识别 
    毕业论文设计说明书（论文）外文摘要
    Title    The defect detection of work based on CCD                                                
    Abstract
    With the development of the beer industry, security issues of beer glass bottle production and recycling have also become a focus of concern. With the rapid development of the CCD industry, imaging device consisting of a charge-coupled device also becomes the core of quick inspection. Image processing techniques contributes to the possibility of rapid defects detection based on CCD. The thesis designed a way of  quick inspection for glass beer bottle - CCD-based artifacts defect detection devices. First studied the process of image acquisition , image processing and image recognition. By designing a rational and effective imaging system to achieve access to images based on CCD for the realization of beer bottles automated testing; through image processing techniques of image filtering, binarization, edge detection, it obtains a digital image of beer bottles’ defect .On the basis of the defect characterized by a beer bottle ,it recognizes image. Achieving a quick detection of beer bottle defect efficiently improves the detection efficiency and effectiveness, with some practical significance.
    Keywords   Glass beer bottle  Imaging systems  Imaging processing  Imaging recognition
    目  次
    1    绪论    1
    1.1    引言    1
    1.2    本课题研究意义    1
    1.3    本课题研究背景及现状    1
    1.4    本文内容安排和研究内容    2
    2    成像系统的设计研究    3
    2.1  图像处理系统的组成    3
    2.2  玻璃啤酒瓶常见缺陷及其影响    3
    2.3  玻璃啤酒瓶的光学特征    4
    2.4  成像系统的设计    5
    3    图像处理的研究    7
    3.1  图像处理的基本流程    7
    3.2  图像滤波    7
    3.3  二值化    7
    3.4  边缘检测    8
    3.5  图像的差影法    9
    3.6  腐蚀与膨胀    9
    3.7  图像测量以及对于不同缺陷的识别    10
    4    软件开发与分析    11
    结  论    16
    致  谢    17
    参考文献18
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