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龙图腾网获悉四川省宜宾环球集团有限公司;四川省宜宾环球格拉斯玻璃制造有限公司申请的专利成品玻璃酒瓶检测上料方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119158801B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411434280.7，技术领域涉及：B07C5/02；该发明授权成品玻璃酒瓶检测上料方法及系统是由石右磊;张英利;钟传兵;许观伟设计研发完成，并于2024-10-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本成品玻璃酒瓶检测上料方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种成品玻璃酒瓶检测上料方法，包括如下步骤：S1：进行上料准备的步骤，包括酒瓶转移、进行自动上料及进行自动校正和导向的步骤；S2：进行输送和初步排列的步骤，包括启动输送带并稳定速度，之后对酒瓶进行导向设置，之后对酒瓶进行初步排列；S3：进行视觉和激光检测的步骤；S4：进行数据处理和分析的步骤；S5：进行分拣的步骤；S6：进行反馈和调整的步骤。该方法可以显著提高检测的精度和效率，优化生产工艺，提升整体质量控制水平且有助于减少次品率和生产成本。

本发明授权成品玻璃酒瓶检测上料方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种成品玻璃酒瓶检测上料方法，其特征在于，包括如下步骤： S1：进行上料准备的步骤，包括酒瓶转移、进行自动上料及进行自动校正和导向的步骤； S2：进行输送和初步排列的步骤，包括启动输送带并稳定速度，之后对酒瓶进行导向设置，之后对酒瓶进行初步排列； S3：进行视觉和激光检测的步骤； S4：进行数据处理和分析的步骤； S5：进行分拣的步骤； S6：进行反馈和调整的步骤； 步骤S3具体包括： 进行视觉检测，视觉检测系统由工业相机、照明设备和图像处理软件组成，当酒瓶进入检测站时，工业相机会拍摄酒瓶的高分辨率图像，为了确保图像的清晰度，照明设备为均匀且无阴影的光照图像处理软件对拍摄到的酒瓶图像进行分析，检测酒瓶的外观缺陷，外观缺陷包括裂缝、划痕、气泡和标签错误，激光测量设备用于检测酒瓶的尺寸和形状，通过激光扫描技术，获取酒瓶的三维轮廓数据，并与标准模型进行比对，检测系统将视觉检测和激光测量的数据发送到中央控制系统，控制系统判断酒瓶是否符合质量标准，检测系统实时反馈检测结果，并在系统界面上显示每个酒瓶的检测状态，如果检测到不合格酒瓶，系统自动记录缺陷类型和位置； 步骤S4具体包括： 当酒瓶通过视觉检测系统和激光测量设备时，系统实时采集图像和三维轮廓数据，采集的数据包括酒瓶的外观图像、尺寸参数、形状信息，这些数据会通过高速数据传输接口发送到中央控制系统；采集到的原始数据进行预处理，以提高分析的准确性，激光测量数据的预处理包括坐标转换、误差校正，对于视觉检测系统采集的图像数据，图像处理算法会进行分析，将处理后的图像与预设的标准图像进行比对，识别出外观缺陷和标签错误，对于激光测量设备采集的数据，进行尺寸和形状分析，重建酒瓶的三维轮廓，并与标准模型进行比对，检测系统会根据预设的缺陷标准，对识别出的缺陷进行分类，综合分析图像处理和尺寸分析的结果，判定酒瓶是否合格，检测系统会将每个酒瓶的检测数据存储在数据库中；存储的数据包括原始图像、处理后的图像、尺寸参数、分析结果； 进行数据处理和分析时数据预处理是采用如下方式进行： 采用如下公式来去除噪声：； ；； 其中，是k时刻的状态估计，是测量值，是测量矩阵，是卡尔曼增益，是估计误差协方差，是测量噪声协方差矩阵； 采用如下公式进行异常值检测：； 其中，x是数据点，μ是均值向量，Σ是协方差矩阵； 进行图像处理和尺寸分析的方法如下： 特征提取，使用独立成分分析来提取图像的独立特征，独立成分分析通过最大化独立性来分离混合信号，适用于盲源分离和图像特征提取，X=AS其中，X是观测信号矩阵，A是混合矩阵，S是独立成分矩阵，通过求解矩阵A和S，可以获得图像的独立特征； 模型匹配，应用广义极大似然估计来进行模型匹配，广义极大似然估计通过最大化数据的似然函数来估计参数； ；其中，是似然函数，θ是待估参数，x是观测数据； 进行缺陷分类中采用如下方法进行： 使用支持向量机来分类不同类型的缺陷，支持向量机通过构造超平面来分隔不同类别的数据点： ； ； 其中，w是权重向量，b是偏差，是松弛变量，C是惩罚参数，是特征映射函数，是类别标签； 进行合格判断的具体方法如下： 使用HotellingT^2控制图来监控多个质量特征的稳定性，HotellingT^2控制图通过考虑各特征之间的相关性，提供更加全面的过程监控； ； 其中，是样本均值向量，μ是总体均值向量，Σ是样本协方差矩阵； 使用贝叶斯置信区间来评估参数估计的可靠性； ； 其中，Pθ∣x是后验分布，Px∣θ是似然函数，Pθ是先验分布，Px是边际似然； 进行统计分析与反馈的具体方法如下： 通过多元回归分析，找出影响酒瓶质量的多种关键因素，并建立数学模型进行预测和优化； ； 其中，y表示响应变量，x1,x2,…,xn表示预测变量，β0,β1,…,βn表示回归系数，ϵ表示误差项，通过最小二乘法估计回归系数：； 使用广义线性模型来处理不同分布和链接函数的数据，GLM通过扩展线性模型，可以处理非正态分布的数据； ； 其中，g是链接函数，是响应变量的期望，是预测变量向量，β是回归系数； 通过多因素方差分析，比较不同生产工艺和条件对酒瓶质量的综合影响； ； 其中，E表示组内误差矩阵，H表示组间误差矩阵。

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