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5.2 Hough变换检测圆的原理 16
6 实验仿真与分析 17
6.1 MATLAB简介 17
6.2 基于MATLAB的实验仿真及分析 17
6.2.1 检测程序设计流程图 18
6.2.2 检测直线程序设计 18
6.2.3 检测直线结果分析 19
结论 23
致谢 26
参考文献 27
附录.28
1 绪论
1.1 课题背景及研究意义
1.1.1 课题背景
日常生活中离不开衣食住行，食品饮料作为生活中最基本的必需品，其生产质量的安全与否和人民的健康息息相关。每天的生活都离不开饮食，在矿泉水等饮料业迅速崛起的同时，食品安全质量问题在近几年也逐渐凸显出来，而且呈上升趋势，事态严重，影响恶劣。随着三聚氰胺奶粉、苏丹红事件、染色馒头、瘦肉精、劣质面粉、注水猪肉等等一系列的食品质量安全问题摆在消费者和质监部门面前；食品饮料生产质量引发的安全问题也时有发生：饮料瓶爆炸、饮料瓶瓶盖进出伤人事件等[1]。由于缺乏有效的监管和技术监督手段，使得这些问题食品不断的流入市场，严重威胁着消费者的身体健康和合法权益。
目前我国的食品质量安全问题主要表现在以下几个方面：
(1)生产商对环境的污染造成食品质量安全问题日趋严重。
(2)农副产品及家禽家畜等许多产品中含有的有毒物质较高，食品源环境污染严重。
(3)生产加工经营商法制意识淡薄，缺乏社会责任感，在食品加工过程中非法添加染色剂、防腐剂等有害物质，造成食品安全隐患。
(4)不规范的食品安检流通秩序，不完善的食品安全质量保障制度。
(5)食品生产线上的加工和检测技术手段不完善导致的产品质量安全隐患。
以上几方面造成了我国食品质量安全问题的频繁出现，严重危害消费者的健康和权益，损害消费者的利益。为了进一步避免此类问题的发生，工业生产过程中的质量检测工序是必不可少的。本文所研究的是基于图像匹配的检测。
机器视觉图像检测是近几十年来发展的一门新兴技术，它是计算机科学、自动化技术和人工智能领域的重要分支。机器视觉检测系统的特点是提高生产的质量、效率和自动化程度，因此，对于人工智能领域的机器来说，借助各类成像系统、检测系统，在一些不适合于人工作业的高危工作环境或人眼难以满足要求的工作场合，常用机器视觉来代替人工视觉；同时在连续不断的大批量工业生产高压过程中，用人工视觉检查产品质量效率低且精度不高；而用机器视觉检测方法可以显著提高生产质量、效率和生产的自动化程度[2]。机器视觉检测系统可以快速获取大量信息，并通过高效的计算机处理进行图像的提取和分析，从而能够满足工业生产加工过程的基本要求。
1.1.2 课题研究意义
近年来，随着数字图像处理技术的日趋成熟，计算机软硬件、光学器件的迅速发展，基于机器视觉的产品检测成为行业发展的趋势。应用机器视觉的饮料瓶封装质量检测系统能够大幅度降低检测成本，提高产品质量，加快生产速度和效率。作为高精度、非接触的测量和检测方案，视觉检测系统涉及到光学和图像处理算法，目前机器视觉与运动控制、网络通讯等信息技术的结合正在改变饮料瓶自动化生产的面貌。而对于生产商来说，意识到技术发展的趋势并首先付诸实施者无疑将走在竞争的前列[3]。因此，低成本、高精度、高效益的基于机器视觉的饮料瓶检测系统正逐渐被生产厂家所接受。
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