提出了一种基于机器视觉的包装袋缺陷检测方法。以冰棍包装袋缺陷检测为实例,提取了长度、宽度、面积、填充度和监测框与内部目标区域的位置关系5种特征值,经缺陷检测与分类,输出了连袋、外形尺寸错误、包装袋上有异物和包装版面移动4种缺陷类型。实验结果表明,算法缺陷识别成功率可达98.75%,满足生产过程对实时、快速、高精度的要求,已被应用于实际生产线,取得了良好效果。

提出了一种人民币光学字符识别 (OCR)过程中号码区域快速定位的新方法。算法首先利用固定阈值法对纸币图像进行二值化, 然后从二值纸币图像的左边缘和下边缘选取一定数目的样本点, 根据非磨损残缺区域两边缘上向量内积为零的特性, 筛选出位于边缘非残缺区域内的样本点, 从而排除边缘磨损残缺的干扰。再根据这些样本点用最小二乘法拟合直线, 以确定纸币的倾斜角和左下角点坐标。最后对图像做旋转变换, 同时根据旋转公式得到纸币图像矫正后左下角点的坐标, 并以角点为起点偏移固定距离提取出号码区域, 这使得提取号码区域时间开销在微秒级, 图像矫正与号码定位几近同时完成。实验结果表明, 该方法具有较好的鲁棒性和较高的时间效率, 在纸币号码识别系统中具有很好的应用前景。