基于机器视觉的全自动灯检机关键技术研究

设计了一种基于机器视觉技术的全自动智能灯检机,以实现药液中可见异物的在线检测.首先对采集到的各帧图像通过形态学滤波、帧差等预处理抑制大部分背景噪声.然后提取图像中目标的不变特征,通过各目标不变特征间的匹配,实现相邻帧点迹的关联,得到若干假设的目标运动轨迹.最后根据异物运动轨迹的连续性和平滑特点来确定是否存在可见异物.研制的全自动灯检机样机已经在某药厂的注射液生产线上试验运行.实验表明,该机器的识别准确率和速度均高于熟练的灯检工.     

全自动灯检机研究和开发

提出了一种基于机器视觉的全自动灯检测机.这种灯检机采用多工位设计,能对药液及其包装瓶进行多项检测.设计了专门装置采集瓶内旋转液体的序列图像,运用图像融合和运动分析的方法对包装瓶和液体图像进行识别,能保证全面准确地检测产品质量.     

基于机器视觉的保健酒可见异物检测系统研究与开发

针对国内某企业生产的125ml玻璃瓶装药酒内可见异物的检测要求,设计了一套基于机器视觉的高速检测系统,该系统包括机械传动子系统、多类型异物成像子系统、伺服控制子系统、图像识别与处理系统等.通过利用异物在图像中运动的连续性和噪声运动无序性等特点,提出了基于序列图像差分和阀值分割的检测算法,该方法首先采用Top-hat形态学滤波抑制图像噪声,通过三帧差分提取图像中的运动目标,然后提出改进二维最大熵阀值分割算法实现了目标的快速分割,最后根据异物运动的方向性确定是否存在异物并判断出产品质量.实验结果表明,研制的系统能够有效地检测出酒液中的异物,在检测精度、误漏检率等方面满足企业要求,已成功替代了原有的人工检测.     

基于正交双目视觉的药液杂质粒径标定

灯检机是利用机器视觉技术对药液中可见异物进行检测的机器.为了利用全自动灯检机获取中药液杂质粒径和其成像大小之间的精确标定曲线,提出了基于正交双目视觉的杂质粒径标定方法.首先,根据空间匹配建立杂质颗粒在正交相机图像中的对应关系,得到杂质颗粒在图像中的三维空间坐标;然后,根据杂质颗粒的坐标计算由柱形瓶装药液带来的一维放大率误差并对杂质颗粒图像进行图像几何校正,再根据杂质颗粒坐标进行杂质离焦误差系数计算,从而获得杂质颗粒图像大小的精确值.对滴加了粒径为50 μm的标准颗粒的西林水剂瓶进行粒径标定,使杂质粒径测定值的离散度系数从0.11降低到了0.05.实验表明,此方法可以获得高精度的粒径标定曲线,实现灯检机对药液中杂质粒径的精确判定.     

基于机器视觉的注射液中不溶异物检测方法研究

为检测出注射液生产过程中混入的50μm以上微弱不溶解异物,提出了一种高速高精度的机器视觉检测方法。本文首先研究了注射液中各类异物的静态与动态成像特征,择优选择出"高速旋转-急停-序列图像采集"的运动成像方案,然后设计了光机电自动化运动系统,提出了基于快速傅里叶变换(FFT)相位相关性与BP神经网络的序列图像配准、微弱异物检测与分割算法,粗略提取异物位置,再通过PM扩散模型精确分割目标与背景,实现药液中微弱异物的高精度检测。最后,选择医药安瓿注射液作为对象进行批量化测试。实验表明:本文设计的检测系统能检测出各类不溶异物,检测精度50μm,异物检出率99.7%以上,完全满足药厂质检要求。     

国内外全自动异物灯检机性能比较研究

以全自动异物灯检机为研究对象,分别选取了意大利、日本、中国具有代表性的智能灯检机进行小容量注射剂的灯检试验,以灯检机漏检率、破损率、剔废率为综合评价指标,比较了国内外灯检机的性能,得出了国内外灯检机各项指标性能接近,均可以作为企业的选择对象的结论。     

基于改进型PCNN图像分割技术的金属表面检测

对金属表面缺陷中的轧入氧化皮、斑点和划痕3种缺陷检测设计了一种有效方法.首先将目标图片进行灰度值归一化增强图像,提高其视觉效果方便后续图像处理.然后应用改进型脉冲耦合神经网络图像分割技术将目标图片分割得到二值图像,因为三种缺陷各有其独有的特征,据此将二值图像进行分析对比,最后对已经检测出的三种缺陷采取不同的方法标注缺陷...     

保健酒中可见异物视觉检测系统

为实现对保健酒产品液体中的可见异物进行自动视觉检测,设计了一套全自动在线检测系统.该系统采用工控机、PLC和高精度伺服控制器相结合的电气控制方式,通过机械翻转使产品液体中的杂质与背景之间产生运动差异,利用异物在序列图像中运动的连续性,提取运动目标,并通过对异物的测量实现目标的快速分割与识别.实验结果表明,该系统能够有效检测出酒液中的杂质,满足高速生产线上异物检测的要求.     

医药灌装生产线上的产品异物视觉检测系统研究

针对国内灌装药品生产线上现有检测方法精度低、速度慢等问题,设计了一套基于机器视觉的灌装药品异物检测系统。从机械结构、电气结构、工作原理方面对系统硬件部分进行了详细的介绍。根据药液内异物目标运动轨迹的连续性特征,提出了基于序列图像的异物检测识别算法。通过对250 ml灌装药液进行检测,验证了该设计方案的可行性与有效性。     

基于机器视觉的液体药品异物检测系统研究

为实现液体药品异物在线高速高精度检测,设计了一套基于机器视觉的自动化检测系统.本文首先研究了异物检测系统的机械与电气控制系统结构,开发了面向医药生产线的图像获取装置.然后根据药液内异物运动轨迹连续性的特点,提出了基于序列图像的检测跟踪识别算法.最后,选择100 ml玻璃瓶装10%葡萄糖和0.9%氯化钠药品为对象进行测试,实验表明:本文设计的检测系统能很好地满足医药生产线的需求,检测分辨率达到10 μm,准确率近95%.