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    機器視覺技術藥片缺陷檢測方案

    發布時間: 2019-08-06發布者: 瀏覽量: 1610

     藥片缺陷檢測是藥片生產過程中的關鍵環節,其檢測結果的好壞直接影響著藥品的質量。常見的人工檢測方法:成本高、效率低,容易產生誤檢和漏檢等現象,無法滿足現代企業對產品質量的要求。機器視覺檢測憑借其自動化程度高、成本低、效率高等特點,廣泛運用於醫藥行業中。
       一、機器視覺檢測方案
    本文主要介紹藥片缺陷檢測方案的采集圖像與軟件處理,對智能攝像機采集到的圖像依次通過SciSmart智能視覺軟件進行絕對差值運算、擊中或不擊中運算、二值化崩邊檢測、圖像預處理等方式實現對藥片缺損、髒汙的識別。
       二、視覺檢測硬件係統 
    根據客戶的實際需求,提出了藥片缺陷檢測的總體設計方案。如圖1所示,因藥片表麵為弧形,實驗中需要整個視野內光照均勻,並能夠檢測到藥片表麵的髒汙及缺損。采用OPT-RIU係列球狀分布式對稱無影光源,此光源采用特製漫射板將光散射到不同方向,形成漸變球狀分布,使得整個球麵目標不同坡度的反光強度都一致。


    ▲圖1 光照示意圖


       因需檢測藥片所有表麵,實驗中采用棱鏡模組進行配合打光,通過分次曝光來分別檢測正麵與側麵的缺陷,從而獲取藥片360°全方位的圖像信息。(如圖2,3所示,)

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    三、圖像軟件處理
    3.1 藥片正麵缺陷檢測:
    如圖4所示,采用低曝光獲取圖像,保留了更多正麵細節。

    ▲圖4 處理前圖像

       首先,使用SciSmart智能視覺軟件中的圖像操作,對圖像進行絕對差值運算,提升藥片邊緣與缺陷對比度,再利用擊中或不擊中運算,將缺損及邊緣對比進一步擴大並突顯出來,再通過二值化提取出明顯特征。最後使用崩邊檢測,來計算邊緣缺損的輻散程度,可辨別出藥片正麵是否存在缺損,最終效果如圖5所示。

                                            ▲圖5 最終處理效果

    3.2 藥片髒汙檢測:
    如圖6所示,采用高曝光獲取圖像,細節被過濾,輪廓更明顯,側麵變清晰,用以檢測正側麵髒汙及缺損。

                                              ▲圖6 處理前圖像

       使用SciSmart智能視覺軟件中的圖像預處理,二值化操作,將汙點凸顯出來,將其與事先建好的模板分別進行對比,檢測其完整性,通過限製模板匹配度來限定檢測精度。

                                              ▲圖7 最終處理效果

       機器視覺技術檢測效率高、精度高、實時性強,能夠適應惡劣的檢測環境,實現零缺陷生產的目標。該方案克服傳統人工檢測主觀性大的影響,滿足藥片大批量生產和檢測的要求,在提高產品質量的同時,降低生產成本,減輕人工的勞動強度,具有較大的經濟效益和社會效益。


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