基于機器視覺的藥品包裝檢測技術研究.pdf

1、隨著科技的迅速發(fā)展，工業(yè)生產流程進一步細化，產品越來越復雜，生產廠家逐漸加強了對產品質量檢測環(huán)節(jié)的投入。視覺檢測技術正越來越多地應用于各個領域，代替人進行全自動的產品檢測、工藝驗證，甚至整個生產工藝的自動控制。在藥品包裝行業(yè)中，傳統(tǒng)的人工包裝質量檢測的方法勞動強度大，效率低，易出現(xiàn)誤檢和漏檢現(xiàn)象。通過應用機器視覺的方法可以提高其檢測效率和成功率，在達到確保產品質量的同時，減輕工人勞動強度并降低生產成本。 本文首先分析了國內外機器

2、視覺的研究現(xiàn)狀以及對機器視覺的需求，概括了機器視覺的特點，并將機器視覺的具體應用情況作了總結。 其次，論文結合鋁塑泡罩包裝生產線，運用圖像處理及分類檢測技術，構建了一套由成像單元、圖像處理單元、分類檢測單元組成的機器視覺質量檢測系統(tǒng)。深入研究了機器視覺成像系統(tǒng)的關鍵技術，設計了基于圖像采集卡和CCD工業(yè)相機的PC圖像采集方案，并針對藥片包裝流水線復雜的現(xiàn)場，研究了一套合適的系統(tǒng)光源照明方案，滿足了系統(tǒng)獲得清晰泡罩藥片圖像的要求。

3、 在系統(tǒng)獲得的泡罩藥片圖像基礎上，論文詳細分析了泡罩藥片圖像的預處理、分割和邊緣檢測方法。針對泡罩藥片包裝的產品缺陷，提出了基于支持向量機的藥片泡罩缺陷檢測方法。結合統(tǒng)計學習理論，重點分析了基于傅立葉描述子提取特征向量和支持向量機的分類器訓練方法，通過與基于BLOB分析、基于模板匹配的缺陷檢測方法進行比較，結果表明基于支持向量機的分類檢測算法具有較好的檢測效果。 最后，論文通過軟件實現(xiàn)了系統(tǒng)設計的泡罩藥片的圖像處理和分類