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机器视觉技术药片缺陷检测方案

发布时间: 2019-08-06发布者: 浏览量: 120

 药片缺陷检测是药片生产过程中的关键环节,其检测结果的好坏直接影响着药品的质量。常见的人工检测方法:成本高、效率低,容易产生误检和漏检等现象,无法满足现代企业对产品质量的要求。机器视觉检测凭借其自动化程度高、成本低、效率高等特点,广泛运用于医药行业中。
   一、机器视觉检测方案
本文主要介绍药片缺陷检测方案的采集图像与软件处理,对智能摄像机采集到的图像依次通过SciSmart智能视觉软件进行绝对差值运算、击中或不击中运算、二值化崩边检测、图像预处理等方式实现对药片缺损、脏污的识别。
   二、视觉检测硬件系统 
根据客户的实际需求,提出了药片缺陷检测的总体设计方案。如图1所示,因药片表面为弧形,实验中需要整个视野内光照均匀,并能够检测到药片表面的脏污及缺损。采用OPT-RIU系列球状分布式对称无影光源,此光源采用特制漫射板将光散射到不同方向,形成渐变球状分布,使得整个球面目标不同坡度的反光强度都一致。


▲图1 光照示意图


   因需检测药片所有表面,实验中采用棱镜模组进行配合打光,通过分次曝光来分别检测正面与侧面的缺陷,从而获取药片360°全方位的图像信息。(如图2,3所示,)

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三、图像软件处理
3.1 药片正面缺陷检测:
如图4所示,采用低曝光获取图像,保留了更多正面细节。

▲图4 处理前图像

   首先,使用SciSmart智能视觉软件中的图像操作,对图像进行绝对差值运算,提升药片边缘与缺陷对比度,再利用击中或不击中运算,将缺损及边缘对比进一步扩大并突显出来,再通过二值化提取出明显特征。最后使用崩边检测,来计算边缘缺损的辐散程度,可辨别出药片正面是否存在缺损,最终效果如图5所示。

                                        ▲图5 最终处理效果

3.2 药片脏污检测:
如图6所示,采用高曝光获取图像,细节被过滤,轮廓更明显,侧面变清晰,用以检测正侧面脏污及缺损。

                                          ▲图6 处理前图像

   使用SciSmart智能视觉软件中的图像预处理,二值化操作,将污点凸显出来,将其与事先建好的模板分别进行对比,检测其完整性,通过限制模板匹配度来限定检测精度。

                                          ▲图7 最终处理效果

   机器视觉技术检测效率高、精度高、实时性强,能够适应恶劣的检测环境,实现零缺陷生产的目标。该方案克服传统人工检测主观性大的影响,满足药片大批量生产和检测的要求,在提高产品质量的同时,降低生产成本,减轻人工的劳动强度,具有较大的经济效益和社会效益。


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