1. 本选题研究的目的及意义
随着人们生活水平的提高，白酒市场需求不断扩大，消费者对白酒的品质要求也越来越高。
白酒生产过程中，由于原料、工艺、设备等因素的影响，不可避免地会产生各种杂质，例如玻璃碎屑、毛发、纤维等，这些杂质的存在会严重影响白酒的口感、香气和安全性，降低产品质量，损害品牌形象。
传统的杂质检测主要依靠人工目检，存在劳动强度大、效率低下、易受主观因素影响等问题，难以满足现代化白酒生产对高效、精准、自动化的检测需求。
2. 本选题国内外研究状况综述
随着机器视觉技术的快速发展，其在食品安全检测领域的应用越来越广泛，其中包括白酒生产线的杂质检测。
1. 国内研究现状
国内学者在白酒杂质检测方面开展了一些研究，主要集中在以下几个方面：
1.基于机器视觉的白酒瓶盖缺陷检测：利用图像处理技术识别瓶盖的裂纹、变形等缺陷，例如[参考文献1]提出了一种基于机器视觉的白酒瓶盖缺陷检测方法，该方法利用图像分割和特征提取技术，实现了对瓶盖缺陷的自动识别。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
本课题将针对玻璃瓶装白酒生产线杂质检测的难点，开展以下几个方面的研究：
1.白酒生产线杂质检测需求分析:分析白酒生产工艺流程、常见杂质类型，明确在线检测系统的设计需求和性能指标。
2.玻璃瓶装白酒杂质检测系统总体方案设计:确定系统的硬件架构和软件功能模块，选择合适的图像采集设备、照明系统和图像处理算法。
4. 研究的方法与步骤
本课题将采用理论研究与实验研究相结合的方法，逐步进行。
1.首先，进行文献调研，了解国内外白酒杂质检测技术、机器视觉技术、图像处理技术等方面的研究现状，为课题研究提供理论基础。
2.其次，分析玻璃瓶装白酒生产线杂质检测的需求，确定系统的功能目标、性能指标和技术路线。
5. 研究的创新点
本课题的主要创新点在于以下几个方面：
1.针对玻璃瓶装白酒的特点，提出一种高效的玻璃瓶反光抑制方法。
玻璃瓶的反光特性给杂质检测带来很大挑战，本课题将研究合适的照明方式和图像处理算法，有效抑制玻璃瓶的镜面反射和漫反射，突出杂质特征，提高杂质识别的精度。
2.针对白酒中杂质种类多样、形态各异的特点，研究基于深度学习的杂质图像识别算法。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
1.王志强,徐静,俞佳,等. 基于机器视觉的啤酒灌装生产线异物检测系统[J]. 食品与机械,2022,38(03):192-197.
2.朱峰,周雷,梁栋,等. 基于机器视觉的瓶装液体异物检测系统研究[J]. 包装工程,2021,42(15):251-258.
3.陈朋,张帅,周雷. 基于机器视觉的液体杂质检测方法综述[J]. 食品与机械,2021,37(01):213-219.
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