玻璃瓶大輸液中可見異物視覺檢測系統(tǒng)的研究與實現(xiàn).pdf

1、醫(yī)藥玻璃瓶大輸液是我國醫(yī)藥行業(yè)五大重要制劑之一，是醫(yī)療機構日常經(jīng)常使用的藥品，在現(xiàn)代臨床上占據(jù)十分重要的地位。但是，由于生產(chǎn)設備及檢測設備的局限，在灌裝過程中，大輸液產(chǎn)品中可能含有玻璃屑、纖維、毛發(fā)等可見異物，這些不溶性異物進入人體血液后會危及到人的生命安全。目前，我國制藥企業(yè)基本上都是采用人工燈檢的方法。這種落后的檢測方式存在很多缺陷，如檢測速度慢、精度低，易受干擾，可靠性差，還容易對藥品造成二次污染等，無法從根本上保證產(chǎn)品質(zhì)量，也無

2、法滿足高速生產(chǎn)線的生產(chǎn)要求。
　　首先，介紹了玻璃瓶大輸液視覺檢測系統(tǒng)的研究背景和意義，結合大輸液藥品的生產(chǎn)流程和機器視覺技術在工業(yè)檢測領域的應用，分析了醫(yī)藥大輸液視覺檢測技術與設備的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀，然后根據(jù)大輸液中可見異物的特點，提出了玻璃瓶大輸液中可見異物視覺檢測系統(tǒng)的整體設計方案，系統(tǒng)詳細介紹了光源和照明方式，工業(yè)相機，機電控制系統(tǒng)和系統(tǒng)檢測軟件架構等關鍵技術。
　　其次，對獲得運動異物的連續(xù)圖像進行預處理，其主要目的

3、是為了抑制成像時背景噪聲的干擾。針對干擾噪聲，本文提出了一種自適應中值濾波算法，與傳統(tǒng)的濾波算法比較，該算法能夠去除噪聲的同時較好地保留邊緣等細節(jié)信息，降低圖像處理后的模糊化程度，對檢測區(qū)域內(nèi)的藥液圖像進行了噪聲濾除。
　　然后，當檢測系統(tǒng)運行時，系統(tǒng)機械振動不可避免，工業(yè)相機和大輸液瓶體之間不能保證絕對同步，因此連續(xù)獲取的大輸液序列圖像之間會出現(xiàn)偏差，必須對獲取的連續(xù)幀圖像進行配準處理，才能準確地檢測出可見異物，本文提出了基于二

4、進小波與SIFT特征的圖像配準算法。該算法將原始圖像和模板圖像進行二進小波分解以獲得粗尺度的平滑圖像；再利用DoG特征點檢測算子對圖像進行關鍵點檢測，進而采用歐氏距離對特征點進行匹配。實驗證明，所提算法不但可以有效減少圖像特征點匹配的計算量，而且提高了圖像特征點的匹配率，從而增強了圖像配準算法的實用性和高效性。研究并實現(xiàn)了基于幀間二次差分與灰度能量積累相結合的異物目標檢測方法，有效的排除了瓶身上可能存在的各種痕跡干擾，準確檢測出大輸液中