医药大输液可见异物自动视觉检测方法及系统研究

对比现有医药大输液药品可见异物人工检测方法,在线视觉自动检测具有巨大优越性,为此,本文设计了一套用于医药瓶内药液异物检测的视觉系统.首先研究了检测系统的机械与电气控制结构,开发了面向高速高精度医药生产线的图像获取装置;然后,基于图像中药液内异物运动轨迹的连续性,利用序列图像提取出图像中的运动信息,在此基础上,使用改进的Mean shift跟踪算法实现了可见异物的检测识别;最后选用100ml葡萄糖大输液进行在线测试,检测系统分辨率达到了国家药典的检测要求,系统运行准确率近95%,在线自动化视觉检测方法能很好满足医药生产线的要求.     

大输液中可见微小异物实时检测系统设计

设计了一套基于机器视觉技术的全自动灯检系统,以实现大输液中可见异物的在线实时自动检测。为了有效地解决在线高速实时检测这个关键性问题,将制约系统实时性的弱小目标识别过程分离出来,交由高速DSP芯片进行专门处理。通过理论分析和试验测试证明,设计的基于TMS320C6416DSP的图像处理平台能够很好地满足大输液异物检测系统对处理速度和精度的要求。研制的全自动灯检系统已经在某公司的大输液生产线上试验运行。试验表明,该系统对粒径大于50微米微小异物的识别准确率和速度均高于熟练的灯检工。     

架空线路绝缘喷涂异物检测识别及机器人运动轨迹规划

异物侵入不仅影响输配电线网绝缘漆喷涂,更会影响电网安全运行。为此,需要开展输电架空线路绝缘喷涂异物检测、识别与清除的智能化方案研究。文中构建了基于分段映射直方图图像增强预处理、基于光流法图像区域特征分离提取、基于改进Camshift算法动态异物跟踪识别的异物检测、识别、跟踪方案;构建了基于关节空间的机械臂D-H运动学模型,采用五项式插值法进行机械臂空间运动轨迹规划;构建了基于双层结构模型预测控制(Model Predictive Control, MPC)的异物高精度控制视觉伺服控制方案,实现异物抓取的高精度控制。试验结果表明异物检测、识别、跟踪算法具有高鲁棒性,能够有效增强图像,提取复杂环境下的特征矩形区域,实现有遮挡情况下的动态异物跟踪;多关节机械臂空间运动轨迹算法具有良好连续平稳性,有效满足机械臂始终指向待抓取异物中心点;基于MPC的视觉伺服控制能够满足机械臂异物抓取的高精度控制。     

基于 RTK 定位的图像差分跑道异物检测

机场跑道异物是威胁航空器飞行安全的重要因素之一,开展跑道异物的自动检测研究是有效保障航空器飞行安全的必 然要求。 针对异物检测问题,首先提出了基于 DGPS(differential GPS)定位的图像差分异物检测方法,通过载波相位差分(RTK) 技术获取道面图像的高精度位置信息,对同一位置的两幅图像进行对齐操作以满足图像差分的条件,接着采用直方图规定化的 方法来完成亮度矫正,再通过差分实现异物检测,最后进行了实验验证。 实验结果表明,该方法可有效检测尺寸不小于 2 cm× 2 cm 的异物。     

基于机器视觉和卷积神经网络的不溶异物检测

药液在生产过程中易混入不溶异物,因此投入市场前的必须对药液进行检测.针对安瓿瓶药液检测,区别于传统的序列图像检测算法,设计了一种基于机器视觉和卷积神经网络的检测方法.首先利用Canny边缘检测提取安瓿瓶瓶壁边缘,裁剪药液区域图像,减少了后续计算量;其次改用VGG16卷积神经网络进行不溶异物的特征提取,可以提取到传统特征...     

基于最小二乘支持向量机的输液异物检测系统设计

设计了一种从大输液复杂视觉图像中识别微小异物的图像处理算法和硬件系统,以实现大输液的在线自动检测。首先对采集到的序列图像通过形态学滤波、帧差等预处理滤除大部分背景噪声。然后提取图像中目标和残留噪声的具有良好不变性的特征,通过LS—SVM多类分类器实现帧间点迹的匹配关联。对关联成功的点迹,再选用能够表征运动轨迹平滑性和连续性的特征,利用LS—SVM两类分类器来区分真实异物和残留噪声。利用研制的灯检样机在某药厂的大输液生产线上对提出的识别算法进行了验证。试验表明,该系统的识别准确率和速度均高于熟练的灯检工。     

发电机定子铁心机器人的叠片异物识别系统

工业机器人在进行发电机定子铁心叠装中,发生过因异物导致的冲片质量缺陷和机器人冲片手爪螺钉松弛掉落等生产事故。故采用图像识别技术、机器视觉技术,边缘计算技术和远程运维技术对机器人自动叠装平台上的异物进行监测,避免异物影响产品的生产质量,该系统具有较高的测量精度、效率和可靠性。     

基于人工免疫算法的药液颗粒异物检测方法

为实现药液中可见颗粒异物的智能检测,提出了利用人工免疫算法对其中可能存在的小颗粒异物运动轨迹进行辨识的检测方法.通过设计合理的编码方案,构造出小颗粒运动的假设轨迹作为抗原.利用人工免疫算法对抗原优化,通过克隆、变异寻找亲和力大的抗原作为小颗粒异物运动的可能轨迹.最后利用假设检验对这些可能轨迹进行确认来判断颗粒异物是否存在.试验表明,基于该算法的检测方法对药液中的粒径大于50微米的可见颗粒状异物的误检及漏检率小于3%.     

基于ID-ELM算法的医药大输液可见异物检测系统研究

针对250 m L及以上医药大输液生产过程中造成药液中出现毛发、漂浮物、玻璃屑等可见异物的在线实时检测难题,开发了一种基于机器视觉的医药大输液可见异物智能检测系统。在研究医药大输液图像滤波、异物分割的基础上,设计了大输液图像特征提取算法,提出了基于影响度剪枝的改进极限学习机(ID-ELM)分类算法对可见异物分类识别,最后进行了相关实验验证算法的可行性。所设计的检测系统在医药企业用户运行并测试表明,该系统具有高检测精度、高效率、高稳定性的特性,识别准确率超过95.5%,能有效剔除次品,解决了医药大输液可见异物的在线自动检测和识别的难题,为医药生产企业分析产品质量提供了技术保障.     

基于数字图像处理的电力线异物识别方法研究

针对架空线路异物搭挂的潜在威胁,本文提出一种快速识别航拍图像中异物的方法.首先运用直线段检测(LSD)算法从预处理后的图像中提取电力线,并基于架空导线上异物特征设计针对异物的识别算法,提取导线异物;接着对其进行边缘检测,提取缺陷画框并在巡检图像中标识;最后,通过多组样本数据对算法实用性能进行评估.实验结果表明,该方法能...     

基于OpenCV的电气柜电气符号识别方法

提出了基于OpenCV函数库,对摄像头范围内的目标物体进行轮廓提取及识别携带信息的方法。对精准识别电气符号的颜色、轮廓、内容有较高的可行性,实现了从人工巡检向机器巡检的转变。     

一种基于图像差值的跑道异物检测算法

机场跑道异物的存在给机场造成了很大的安全隐患,快速精确地检测跑道异物具有现实意义。当雷达作用距离比较短时,异物反射强度随距离的变化非常剧烈。针对这一问题,基于图像差值提出一种跑道异物检测算法。该方法首先根据异物灰度值的分布特征对异物幅值进行分块校正,然后运用局部阈值的方法对跑道差值图进行分割,最后通过图像分块和目标合并实现对异物的定位。实测雷达数据处理结果验证了该方法的有效性和实时性。     

基于对抗学习的域自适应桶装矿泉水异物检测方法

桶装矿泉水在出厂前需要检测里面是否存在异物以减少安全隐患.基于计算机视觉技术的矿泉水异物检测是一类常用的方法.然而,桶装矿泉水的数据难以获取,而直接将在瓶装矿泉水数据上训练好的模型部署到桶装矿泉水进行检测,会由于域偏移导致性能急剧下降.为解决上述问题,提出了一种基于对抗学习的域自适应桶装矿泉水异物检测方法.具体来说,首...     

基于机器视觉的孔类零件尺寸在线检测

应用机器视觉技术对孔类零件进行尺寸测量,采用边加工边测量的方式进行在线检测,可有效缩短零件的生产周期,提高生产效率.通过分析零件的工艺特征,选用CMOS相机与高精度远心镜头,对有倒角的特征采用环形光源照明,对未倒角的特征采用同轴光源照明,提高了硬件平台的柔性化.针对图像采集与传输过程中的椒盐噪声与高斯噪声,对采集后的灰...     

基于几何模型的快速视觉检测方法

本文提出了基于几何模型的快速视觉检测方法。该方法采用几何模型驱动的图像处理策略，利用产品的几何模型，根据用户的检测要求，制定检测索引表，用检测索引表导计算机进行数据处理，以提高机器视觉的智能程度和数据处理速度。实验表明，采用该方法的激光机器视觉检测系统，在速度和精度上都可达到在线检测的要求。     

无线电能传输阵列式差分线圈金属异物检测方法

本文针对无线电能传输系统中金属异物检测的问题,基于磁耦合谐振式无线电能传输系统,设计一种阵列式差分线圈金属异物检测系统。通过建立线圈模型,分析金属异物对检测线圈阻抗影响规律,并根据影响规律设计一种具有对称结构的位于发射线圈表面的密绕阵列式差分线圈检测结构,通过金属异物介入后引起检测线圈输出电压变化实现对金属异物的检测。结果表明,这种检测结构吸收系统功率明显低于单线圈检测结构,具有对系统影响小的优点并且可以实现对直径为25 mm,厚度为1.85 mm的钢心镀镍合金进行检测,检测精度高,检测正确率达到93%。     

基于颜色分离与特征统计分析的工件图像表面异物检测算法

为了解决当前工件图像表面异物形态特征不确定且分布随机性,导致检出能力不足或者严误判过高的问题,分别从颜色分离和特征统计分析的角度出发,提出了基于颜色分离与特征统计分析的工件表面异物检测算法。首先,根据棕色与蓝色色彩差异,进行图像对数变换和线性变换,推导出颜色分离方程,达到分离出棕色异物目标的目的。然后,基于统计学分析原理,计算出目标颜色特征,筛除杂质干扰,进一步精确检测异物目标。最后,基于软件开发环境Visual Stadio实现算法,并系统集成。实验测试结果显示,与当前普通异物检测技术相比,该算法拥有更高的准确性与稳定性。     

基于机器视觉的图像边缘检测算法研究

提出机器视觉的方式弥补传统缺陷检测的弊端。针对目标图像模糊退化,采用中值滤波技术降噪的同时保护边缘信息;采用大津法算法进行阈值搜索;并进行直方图均衡化调整图像对比度。采用改进的Canny算子对传送带撕裂进行边缘识别提取,增加裂纹目标的可识别性。构建改进的T2FNN样本训练模型,将传送带裂纹图像的特征参数输入训练模型中,在隶属层输出模糊化的输入节点,最后通过输出层提供输入节点到输出的映射。通过验证对图像检测得到的数据结果,发现基于机器视觉基础的Canny算法在各种环境下对传送带撕裂的图像有更好的边缘检测效果,能更精准的做出判断,发出警报。     

基于机器视觉的透明口服液装量检测系统的研究

本文介绍了一种利用机器视觉技术检测塑料透明瓶装口服液的装量检测系统.该系统实时在生产线上采集装有液体的口服液,每幅图片拍摄5瓶口服液,然后使用图像处理方法,检测出液位线,以判断液位线的高度来判断液体装量是否合格,经实验表明,该系统的检测能有效排除气泡干扰,检测精度能达到98％.