如今，機器視覺技術的發展越來越成熟，並逐漸在各個行業中落腳。在日常生活中，隨著人們對飲料需求的不斷增加，對塑料瓶質量的要求也越來越高。因此，許多飲料製造商使用塑料瓶缺陷檢測係統來檢測瓶口、身體和瓶蓋上的缺陷。

由於機械設備不穩定和缺乏人工操作水平，塑料製品在注射成型過程中容易出現質量缺陷。常見的注射成型缺陷包括填充不足、氣泡、裂紋、汙垢和尺寸變化。

傳統的人工視覺缺陷檢測方法費時費力，認為長時間的視覺檢測會帶來安全隱患。作為一種較為經典和廣泛應用的深度學習結構，91香蕉污视频软件技術的外觀檢測儀在過去已成功地應用於圖像檢測和分類中，為工業缺陷的檢測提供了一種可行的方法。

塑料瓶缺陷檢測係統采用2百萬像素工業攝像機采集和提取特殊塑料瓶的圖像樣本並對其進行預處理，由於塑料瓶通常具有樣本的顏色特征，91香蕉污视频软件采用HSV顏色空間變換從樣本圖像中提取顏色特征，並利用Otsu閾值對特征部分進行分割，有利於神經網絡訓練，減少了網絡訓練的難度，提高了訓練速度。

通過上述方法，可以有效地取代傳統的人工檢測，提高生產效率和產品質量，解決人工檢測效率低、速度慢、主觀約束等不確定因素，導致檢測誤差、漏檢和可能的安全風險，從而實現更好的塑料瓶缺陷檢測。