文献综述
一、课题研究意义及应用价值
我国是世界第一大啤酒生产国，啤酒工业已成为国民经济的重要组成部分。但我国大部分啤酒厂的装备技术水平与国外相比，还存在较大差距，尤其体现在啤酒灌装的自动控制及其质量检测方面。目前，啤酒瓶在灌装后的品质检测都是由人工在线透光检测。人工检测的差错率相对较高，致使生产的产品档次降低。为了满足我国啤酒行业日益扩大生产规模的需求啤酒质量控制的需求和啤酒现代化灌装机械高速灌装的要求，急需要一种适应大规模生产的啤酒灌装在线检测系统来替代人工检测。
灌装啤酒在线检测系统的检测缺陷主要包括啤酒瓶有无缺损，瓶内啤酒体积是否达标[1]，是否有泡沫，是否有悬浮物、沉淀、分层、变色等质量问题。基于计算机视觉的检测方法是解决此类问题的有效方法。计算机视觉经过几十年的发展，以其高精度、非接触性、自动化程度高等优点，已经广泛应用到了现代工业化生产当中。视觉传感器以其简单化，模块化，产品化等特点逐渐应用到生产检测的各个领域[2]。目前有部分啤酒生产厂家应用的计算机视觉技术是通过摄像机采集啤酒瓶灌装后的图像，并利用PC机分析所采集的图像，自动判别缺陷[3]。这虽然可以明显减少人力投入，但使用PC机进行检测会造成体积庞大、系统稳定性差、功耗过高等问题，不仅如此PC大批量的使用，也会增加成本，造成资源浪费。
近年来，数字信号处理器发展迅速。随着二十世纪八十初第一块DSP芯片的诞生[4]，人们迅速发现了DSP的价值，并将其应用到各个领域中。尤其是近几年TI公司推出的达芬奇系列DSP处理器，其内部结构针对数字音频和视频都做了专门优化，不仅包含高性能的DSP核，还包括通用处理器的SOC架构以及大量的外设和片，上存储器，十分适合应用于图像处理相关领域。利用DSP技术可以检测的对象有很多包括方面。其中就有食品的包装缺陷检测[5] [6]，人脸识别面部检测系统[7]。如果DSP技术可以在啤酒行业得到广泛的应用，那么就可以进一步提高效率，节约成本。
二、主要技术和国内外发展趋势
计算机视觉[8][9]是指利用电脑或者各种嵌入式设备来代替人眼和人脑对视频图像经行目标识别、跟踪，并进一步做图形处理，获得人类感兴趣信息的一种技术。随着人们对计算机视觉研究的不断深入，计算机视觉在人类生活中扮演的角色越来越重要。在监控领域，计算机视觉可以检测目标、跟踪目标，从而促进安防；在医疗领域计算机视觉能够帮助医生进行诊断，从而拯救生命；而在工业领域计算机视觉的应用能够促进自动化生产，提高产品质量。
工业计算机视觉的发展大约起始于二十世纪七十年代，日本的川崎公司设计了一种基于计算机视觉的镀锡板在线检测装置[10]。而后随着集成电路的迅速发展，计算机视觉技术不断被完善。在八十和九十年代，一些工业发达的国家开始将计算机视觉大量应用到工业生产中[11]，降低了生产成本，提高了生产效率,并使之成为了计算机集成制造系统(CIMS)的重要组成部分。例如1986年Bremner将计算机视觉技术应用到板材的尺寸检测当中，使得检测误差小于10 微米[12], 2002 年Chen等人利用图像的非连续信息对非连续圆弧的度量误差进行测量，实现了圆度测量的自动化[13]。2016年，Hocenski等人基于OpenCV与Nvidia CUDA在瓷砖行业的缺陷检测中建立了一个原型计算机视觉站，使得最大检测时间低于900ms并保证了98%的检测精度[14]。现如今，计算机视觉在工业领域的应用已经较为成熟，一些优秀的计算机视觉算法对特定目标的检测效果已经优于人眼，所以一些传统的工业生产厂家很愿意利用计算机视觉技术来代替人工对产品进行检测，例如日本的基恩士、美国的康奈士、瑞士的BOBST等公司已经针对许多产品开发出了对应的检测装置。
在国内，工业计算机视觉在上世纪九十年代才开始起步，如1996年罗志勇等人开发的新型冷轧带钢表面缺陷在线检测系统[15]。在2002年，梁学军等人基于计算机视觉技术进行螺纹紧固件的自动检测[16],白立芬等通过研究细微尺寸的;测量技术研制出一种用于微小图像的处理方法[17]。在2014年，林雯将计算机视觉技术应用于物流包装严密程度的检测当中,以求突破传统检测的限制并提升检测的效率与精度[18]。2015年，韦玉科等人在焊点缺陷检测中使用分水岭等计算机视觉算法，有效提升了工业生产效率[19]。2016年，虞祖耀等人为实现织布瑕疵的快速检测，研发了一个使用离线训练产生分类器并用于在线检测的方法，该方法的平均检测时间为150ms,检测准确率高于96%[20]。总而言之，虽然起点比较晚，但由于经济的迅速发展以及在大量工业生产线需求的推动下，国内工业计算机视觉的发展十分迅速。尤其是近几年，北京大恒图像、北京凌云光视、深圳赛克数码等公司的崛起不断推动着我国计算机视觉在工业生产领域的发展。
然而，由于工业生产本身的一些特性，计算机视觉在工业中的应用常常会遇到很多难点，主要集中为以下几个方面:
