為此我公司研發了瓶蓋字符在線檢測系統，在線檢測系統滿足不低于120個/分的檢測能力，對于無標簽或未打碼等重大缺陷漏剔率為零，其余不合格品剔除率為99.99%。

此系統為自主研發基于PC的機器視覺系統，系統硬件采用線掃描相機完成高質量的成像，系統軟件實現對印刷質量、激光打碼/噴碼的質量檢測。工控機故障，分選單元未收到工控機發送的分選信號時，分選單元自動將瓶蓋分選到廢品倉位。檢測系統軟件平臺構建合理、界面友好、使用簡便，系統功能可以實現靈活定制。該軟件平臺還具有良好的適用性，當用戶有新的檢驗需求時，可以通過添加新算法和軟件升級方便實現新的功能，以避免硬件的浪費。

改進了基于直線擬合的瓶蓋檢測算法，縮短檢測時間。考慮到現場環境，瓶蓋上方會聚集液化的小水滴。這種情況下，該算法具有較大的誤差。但同時灌裝飲料生產線在灌裝過程中也會遇到不合格的產品，其中主要包括瓶蓋不合格和液位不合格的情況。為此，提出了基于角點檢測的瓶蓋檢測算法，獲取支撐環兩個端點以及密封條下方兩個點并連線，作為瓶蓋狀態的判斷依據。相比于前一種算法，該算法具有更好的適應性。改進了基于直線擬合的瓶蓋檢測算法，縮短檢測時間。考慮到現場環境，瓶蓋上方會聚集液化的小水滴。這種情況下，該算法具有較大的誤差。為此，提出了基于角點檢測的瓶蓋檢測算法，獲取支撐環兩個端點以及密封條下方兩個點并連線，作為瓶蓋狀態的判斷依據。相比于前一種算法，該算法具有更好的適應性。

提出了一種基于DSP的PET瓶蓋缺陷檢測算法，能快速檢測瓶蓋內外圓邊緣是否有缺陷，密封圈內是否有污點。檢測算法主要包括圖像預處理、二值化、感興趣區域提取、瓶蓋的邊緣提取、缺陷檢測等。安裝位置：套標機、貼標機之后檢測項目：高標、低標、斜標、無標、破口、膠帶粘連、收縮不良。實驗證明：本算法每小時可檢測瓶蓋數72000個以上，可檢測出0．1mm的缺陷。提出了一種基于DSP的PET瓶蓋缺陷檢測算法，能快速檢測瓶蓋內外圓邊緣是否有缺陷，密封圈內是否有污點。檢測算法主要包括圖像預處理、二值化、感興趣區域提取、瓶蓋的邊緣提取、缺陷檢測等。實驗證明：本算法每小時可檢測瓶蓋數36000個以上，可檢測出0．1mm的缺陷。

再次，通過對不合格PET瓶圖像的分析，將有缺陷的PET瓶分為兩種情況，一種是瓶蓋缺陷，另一種是液位不合格。瓶蓋缺陷分為高蓋、歪蓋和無蓋三種情況。機器視覺系統以其特有的優勢，逐漸代替人工視覺，在工業檢測方面得到了廣泛的運用。液位不合格分為高液位和低液位情況。通過基于直線擬合方法的瓶蓋檢測算法以及基于區域積分的液位檢測算法，可以很好的識別上述PET瓶的缺陷。再次，通過對不合格PET瓶圖像的分析，將有缺陷的PET瓶分為兩種情況，一種是瓶蓋缺陷，另一種是液位不合格。瓶蓋缺陷分為高蓋、歪蓋和無蓋三種情況。液位不合格分為高液位和低液位情況。通過基于直線擬合方法的瓶蓋檢測算法以及基于區域積分的液位檢測算法，可以很好的識別上述PET瓶的缺陷。