我国大部分啤酒、饮料生产企业为降低成本，经常重复使用灌装瓶。回收的罐装瓶会存在不同程度的磨损，其质量得不到有效保障，即使应用国外研发的空瓶检验系统也很难保证较高的破损检测率。而我国对于能够检测回收空瓶的检测机还处于理论研究阶段，国内企业还没有成功应用整体自产的空瓶破损检测系统。本课题依托北京市教委人才强教深化计划—骨干教师“啤酒瓶口破损检测技术的研究”进行了相应的研究。本实验系统包括图像采集系统和图像处理系统两大部分。合理选择光源亮度，通过CCD相机对啤酒瓶口进行图像采集；利用各种算法对图像进行处理，从而达到瓶口破损状态检测目的，进而形成高速空瓶检测系统。其中图像处理系统包括图像预处理、瓶口定位、特征向量提取及破损识别等几个部分。在图像预处理部分，本文采用大津算法对图像进行二值化分割，对图像进行了开运算腐蚀等形态学处理，选用高斯滤波对瓶口图像进行平滑处理；在瓶口定位部分，利用Hough圆变换算法对瓶口进行了定位，标记出瓶口圆心；在特征向量提取和破损识别部分，本文提出了基于连通域和矩不变量提取特征向量，运用BP神经网络进行样本训练，将获取的权值矩阵和阈值矩阵经过相关算法转换后用于瓶口缺陷识别。通过对本文方法进行大量的实验，识别效果比较理想，证明本文方法既能够满足检测系统的实时性要求又能保证检测结果准确性。