我国啤酒行业在近年来得到了迅速的发展,2008年我国年生产啤酒超过了4100万吨,自2002年以来一直稳居世界第一位,啤酒竞争也日趋激烈,各啤酒生产厂家急切需要对原有的生产线进行改进,以提高生产效率和产品质量,从而进一步提高自己的产品竞争力。原来传统的人工目测检验瓶子的方法已经难以满足日益高速、高精度生产的需要。目前国内对啤酒瓶缺陷识别系统的研究还处于初级阶段,国内知名的大型啤酒生产企业只能采购进口啤酒瓶检测设备以应用于生产线,受国内维修技术力量薄弱及在线诊断费用十分昂贵的限制,大型啤酒生产企业只有通过进口检测设备与人工检测相结合的方法来确保产品的质量。而一些小型的啤酒生产企业大多采用人工检测方法,人工检测的效果很容易受人眼分辨能力和易疲劳等主观因素的影响,无法保质保量地完成生产任务。带有自动图像处理、分析及对检测结果自动分类处理的机器视觉系统具有速度快、精度高、非接触等优点,将其应用于啤酒瓶检测,可以有效的克服人工验瓶方式的不足,提高啤酒生产的自动化程度与生产效率。目前啤酒生产线上玻璃瓶缺陷的自动检测已经成为一个具有重要意义的研究方向。空瓶检测机是现代啤酒包装生产线上关健的在线检测设备,通过使用CCD相机、合理采用光源,对空瓶等实时图形进行图像采集、定位等算法处理,结合计算机,根据缺陷点灰度值、亮度值或缺陷区域的的差异进行图象识别等,最终根据缺陷点各许可条件的差异进行图象识别、处理。图象处理的结果可送入工业控制计算机。通过工业控制计算机结合检测元件、编码器及剔除机构,最终将不合格瓶子作为烂瓶剔除。本课题研究以提高在线空瓶检测系统的检测率为目标,重点是对啤酒灌装生产线的空瓶检测机的瓶底图像采集的效果及相关的影响因素进行研究,并进行工业改进,以期为啤酒生产线在线检测的稳定性和提高设备利用率打下基础。