淮安光学筛选机采购

设备生产状况：

1.      噪音                     ：  ≤85 db；受被加工处理的容器/包装件、机器功率、建筑物声学特性等影响，实际噪

音的分贝值会有所减少或增加。

2.      电力                     ：    （客户总电柜至设备电柜间的电源连接）

照明电源       ：    220v，  50hz，  单相；

（特殊电压需提前通知，设备相关参数和交期及价格等会有所不同）

总功率           ：约5kw；

控制电压       ：24vdc.

3.      压缩空气              ：    小2巴，大4巴（客户提供气源至设备主机间的气管连接）

目的为提高玻璃瓶口缺陷检测精度，---生产线包装效率。方法基于机器视觉设计一种瓶口缺陷检测方法，并简要介绍检测系统的整体框架。分别论述基于大熵值法的图像分割方法、瓶口定位方法以及图像特征提取方法，其中图像特征主要包括周长、圆形度、相对圆心距离。利用bp神经网络实现瓶口缺陷的准确识别，光学筛选机采购，将瓶口破损程度转换为具体数值，进行实验验证。结果文中检测方法对破损瓶口的检测成功率为99%，对于不同的破损类型均有较高的检测准确度。结论基于机器视觉的玻璃瓶口缺陷检测方法能够满足生产线对准确性和实时性的要求。