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现在主流的检测方法是利用机器代替人眼，即计算机视觉来完成PET瓶的检测，该检测方法速度快，数据统计汇总能力强，鲁棒性好。国外的计算机视觉检测起步早，德国的海富、克朗斯都进行了自己的研发，但由于国外PET瓶规格统一，检测较为简单，而国内PET瓶种类繁多，因此并不能完成PET瓶的通用性检测，可拓展性差。本发明的有益效果1、由于本发明是基于对称轴技术检测PET瓶瓶盖和液位，可以防止机械链道上PET瓶瓶身倾斜、PET瓶上附着的水珠以及毛刺对于检测的影响。
再次，通过对不合格PET瓶图像的分析，将有缺陷的PET瓶分为两种情况，一种是瓶盖缺陷，另一种是液位不合格。瓶盖缺陷分为高盖、歪盖和无盖三种情况。液位不合格分为高液位和低液位情况。通过基于直线拟合方法的瓶盖检测算法以及基于区域积分的液位检测算法，可以很好的识别上述PET瓶的缺陷。再次，通过对不合格PET瓶图像的分析，将有缺陷的PET瓶分为两种情况，一种是瓶盖缺陷，另一种是液位不合格。瓶盖缺陷分为高盖、歪盖和无盖三种情况。液位不合格分为高液位和低液位情况。通过基于直线拟合方法的瓶盖检测算法以及基于区域积分的液位检测算法，可以很好的识别上述PET瓶的缺陷。首先在吹瓶工序，高温气体被吹入瓶胚并经过特定模具的压制成为瓶子，在这个过程中瓶子可能出现变形、歪脖子等情况。
目的为提高玻璃瓶口缺陷检测精度,确保生产线包装效率。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,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。设备运行时，当被检测品经过检测器下方，高清摄像头快速识别检测品上方喷码是否与预存正确喷码一致，通过软件处理就可以判断出喷码是否合格，然后根据判断结果将不合格瓶从瓶流中剔除。
