现代工业自动化生产中，涉及到各种各样的检查、测量和零件识别，如果靠人工检测，在给工厂增加巨大的人工成本和管理成本的同时，仍然不能保证零缺陷。于是应用计算机的快速性、可靠性、结果的可重复性，与人类视觉的高度智能化和抽象能力相结合，形成机器视觉。 本课题将机器视觉应用于啤酒瓶空瓶检测，系统检测的主要原理为：使用CCD相机、采用合理光源、应用光学原理采集图象，对图象进行滤波、定位、增强、分割等算法处理，最终根据缺陷点灰度值的差异进行图象识别。结合PLC与计算机，将其应用于啤酒生产线，形成直线式在线啤酒空瓶检测机，并对其软件系统进行扩展，使其包含图象处理、人机界面、数据库管理、故障诊断等多方面功能。 本文首先分析机器视觉及其在啤酒空瓶检测方面的应用价值，介绍系统硬件各个方面。检测环节主要分瓶口检测、瓶壁检测、瓶底检测、瓶壁二次成象检测、红外线残留液检测、电磁场碱液检测；视觉检测成象经过图象处理识别，结果由上位机传入PLC。由编码器、光电开关结合PLC控制最终的残缺瓶剔除。 有了硬件的基础，如何搭建合理可靠的软件系统是产品成熟的关键。本系统软件方面主要分为现地人机界面部分与远程故障诊断部分。 人机界面部分主要是为操作人员提供一个对话平台，可以设置各个检测环节参数，记录各环节剔瓶数，并有一些常用数据的归档处理。现地程序通过DLL与PLC实现数据通讯，读写PLC的内部数据，这样可以读取PLC中寄存器、计数器的内容，也可以通过内部寄存器驱动剔除设备。使用多线程技术实现人机界面，异常处理功能使程序更健壮。 由于本课题是一个集控制、机械、电气、光学、检测于一体的智能设备，早期开发甚至技术成熟后都可能会遇到不同的故障问题。因而建立一个完善的故障诊断系统就显得尤为重要。系统利用人工智能技术，采用B／S架构，远程维护生产设备，降低成本，系统主要包括以下功能：用户认证、系统管理员对系