基于機(jī)器視覺的藥粒缺陷檢測系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)研究.pdf

1、現(xiàn)代生產(chǎn)技術(shù)日新月異，工業(yè)生產(chǎn)水平發(fā)展迅猛，但是配套的質(zhì)量檢測水平發(fā)展卻相對滯后。數(shù)字圖像處理技術(shù)可對產(chǎn)品的質(zhì)量實現(xiàn)在線檢測，而且機(jī)器視覺技術(shù)的發(fā)展也為現(xiàn)代化視覺質(zhì)量檢測提供了技術(shù)基礎(chǔ)。
　　本文結(jié)合機(jī)器視覺技術(shù)提出了一套完整的藥粒缺陷檢測系統(tǒng)。首先，本文對機(jī)器視覺的發(fā)展現(xiàn)狀、發(fā)展趨勢以及在藥粒質(zhì)量檢測領(lǐng)域的應(yīng)用情況作了簡要的介紹;之后，提出了一套結(jié)合生產(chǎn)實際中藥粒及其缺陷特點的質(zhì)量檢測系統(tǒng)的軟、硬件結(jié)構(gòu)設(shè)計方案;最后對系統(tǒng)的實現(xiàn)

2、算法作了深入研究，并且在VC6.0平臺上對藥粒缺陷檢測領(lǐng)域做了有益的嘗試，取得了良好的效果。本文研究的主要內(nèi)容如下:
　　1、針對本文提到的四種常見藥粒缺陷的特點，提出一套藥粒缺陷檢測平臺的軟、硬件設(shè)計方案，并對其中每一個結(jié)構(gòu)組成的功能及實現(xiàn)算法詳細(xì)分析，給出研究思路。
　　2、對本系統(tǒng)中用到的各種圖像處理算法，如預(yù)處理算法，圖像分割算法等通過實驗仿真進(jìn)行結(jié)果的比對，對不滿足系統(tǒng)需求的算法通過改進(jìn)或是提出新算法來滿足系統(tǒng)的檢

3、測要求。
　　3、圖像分割算法是本文的關(guān)鍵技術(shù)，針對本文提到的四種不同藥粒，分別采用了以下圖像分割方案，以得到最好的圖像分割效果。①對殘損藥粒檢測。改進(jìn)了基于局部灰度差異的邊緣檢測算法，該算法對SUSAN邊緣檢測對閾值設(shè)定敏感這一問題作了很好的改進(jìn)，并利用Freeman鏈碼輪廓跟蹤算法量化統(tǒng)計殘損藥粒的面積以達(dá)到剔除不合格藥粒的目的;②對異型藥粒的檢測。采用一種基于Hough變換的改進(jìn)型橢圓檢測算法，通過對幾何特征的檢測，在藥粒異