現在主流的檢測方法是利用機器代替人眼，即計算機視覺來完成PET瓶的檢測，該檢測方法速度快，數據統計匯總能力強，魯棒性好。國外的計算機視覺檢測起步早，德國的海富、克朗斯都進行了自己的研發，但由于國外PET瓶規格統一，檢測較為簡單，而國內PET瓶種類繁多，因此并不能完成PET瓶的通用性檢測，可拓展性差。本發明的有益效果1、由于本發明是基于對稱軸技術檢測PET瓶瓶蓋和液位，可以防止機械鏈道上PET瓶瓶身傾斜、PET瓶上附著的水珠以及毛刺對于檢測的影響。

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。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。首先在吹瓶工序，高溫氣體被吹入瓶胚并經過特定模具的壓制成為瓶子，在這個過程中瓶子可能出現變形、歪脖子等情況。

目的為提高玻璃瓶口缺陷檢測精度,確保生產線包裝效率。方法基于機器視覺設計一種瓶口缺陷檢測方法,并簡要介紹檢測系統的整體框架。分別論述基于大熵值法的圖像分割方法、瓶口定位方法以及圖像特征提取方法,其中圖像特征主要包括周長、圓形度、相對圓心距離。利用BP神經網絡實現瓶口缺陷的準確識別,將瓶口破損程度轉換為具體數值,進行實驗驗證。結果文中檢測方法對破損瓶口的檢測成功率為99%,對于不同的破損類型均有較高的檢測準確度。結論基于機器視覺的玻璃瓶口缺陷檢測方法能夠滿足生產線對準確性和實時性的要求。設備運行時，當被檢測品經過檢測器下方，高清攝像頭快速識別檢測品上方噴碼是否與預存正確噴碼一致，通過軟件處理就可以判斷出噴碼是否合格，然后根據判斷結果將不合格瓶從瓶流中剔除。