基于机器视觉的口服液在线检测系统的研究的中期报告本研究旨在基于机器视觉技术，研发一种口服液在线检测系统，实现对流水线上的口服液品质进行全面自动化检测。本期研究主要完成了以下内容：1.建立了口服液样本数据库。采集了不同品牌、颜色和口味的口服液样本，分别拍摄了正反面和斜视角度下的图片，建立了一个包含1000张图片的口服液样本数据库。2.进行了图像预处理。应用图像处理技术，对样本图片进行去噪、平滑、二值化、区域提取等操作，将口服液液面区域提取出来，为后续特征提取和分类做准备。3.提取了口服液液面的特征。从每个液面图像中提取出颜色、形状、纹理等多维特征，并建立了一个特征向量空间，作为分类器的输入特征。4.建立了分类器模型。选用了支持向量机（SVM）算法，根据上述特征向量空间，建立了一个分类器模型。实验结果表明，该模型对不同品牌、颜色和口味的口服液具有较高的分类准确率。下一步将致力于完善系统的硬件设备和软件架构，实现对流水线上口服液的自动检测和分类。同时，将继续优化特征提取和分类器模型，以提升系统的检测准确率和稳定性。