基于机器视觉的药品包装检测技术研究

摘要

随着科技的迅速发展，工业生产流程进一步细化，产品越来越复杂，生产厂家逐渐加强了对产品质量检测环节的投入。视觉检测技术正越来越多地应用于各个领域，代替人进行全自动的产品检测、工艺验证，甚至整个生产工艺的自动控制。在药品包装行业中，传统的人工包装质量检测的方法劳动强度大，效率低，易出现误检和漏检现象。通过应用机器视觉的方法可以提高其检测效率和成功率，在达到确保产品质量的同时，减轻工人劳动强度并降低生产成本。 本文首先分析了国内外机器视觉的研究现状以及对机器视觉的需求，概括了机器视觉的特点，并将机器视觉的具体应用情况作了总结。 其次，论文结合铝塑泡罩包装生产线，运用图像处理及分类检测技术，构建了一套由成像单元、图像处理单元、分类检测单元组成的机器视觉质量检测系统。深入研究了机器视觉成像系统的关键技术，设计了基于图像采集卡和CCD工业相机的PC图像采集方案，并针对药片包装流水线复杂的现场，研究了一套合适的系统光源照明方案，满足了系统获得清晰泡罩药片图像的要求。 在系统获得的泡罩药片图像基础上，论文详细分析了泡罩药片图像的预处理、分割和边缘检测方法。针对泡罩药片包装的产品缺陷，提出了基于支持向量机的药片泡罩缺陷检测方法。结合统计学习理论，重点分析了基于傅立叶描述子提取特征向量和支持向量机的分类器训练方法，通过与基于BLOB分析、基于模板匹配的缺陷检测方法进行比较，结果表明基于支持向量机的分类检测算法具有较好的检测效果。 最后，论文通过软件实现了系统设计的泡罩药片的图像处理和分类检测算法，并详细论述了了软件的函数库的选择和功能，以及软件总体结构和流程。

目录

文摘

英文文摘

声明

第1章绪论

1.1选题的背景与意义

1.2机器视觉技术的理论及其发展

1.3基于机器视觉的检测技术现状及其发展方向

1.3.1国内外机器视觉技术的发展及应用现状

1.3.2机器视觉技术在药品包装行业的应用

1.4研究内容与论文构成

第2章药片泡罩包装机器视觉检测系统设计

2.1药片泡罩包装机的结构及原理

2.2药片泡罩包装检测系统的设计要求

2.3药片泡罩包装检测系统的需求及选用

2.3.1光源和照明方式

2.3.2光学镜头

2.3.3相机

2.3.4图像采集卡

2.4药片泡罩包装检测系统的基本结构和构成

2.5药片泡罩包装检测系统的工作原理

第3章泡罩药片产品的图像处理和特征提取

3.1图像预处理

3.1.1图像增强

3.1.2图像去噪

3.1.3形态学处理

3.2图像分割与边缘检测

3.2.1图像分割

3.2.2边缘检测

3.3特征提取

第4章泡罩药片产品缺陷检测及分类方法研究

4.1基于BLOB分析的缺陷检测方法

4.1.1概述

4.1.2 BLOB分析的基本原理

4.1.3基于BLOB分析的泡罩药片检测方法

4.2基于模板匹配的缺陷检测方法

4.2.1概述

4.2.2模板匹配算法的基本原理

4.2.3基于模板匹配的泡罩药片检测方法

4.3基于支持向量机的缺陷检测方法

4.3.1基于统计学习理论的支持向量机算法研究背景

4.3.2支持向量机的基本原理

4.3.3基于支持向量机的泡罩药片检测方法

第5章系统软件开发与实现

5.1系统软件平台选择

5.2系统相关函数库的选择及使用

5.2.1 Matrox图像处理函数库

5.2.2 OpenCV函数库

5.2.3 LIB-SVM函数库

5.3系统软件流程及实现

结论

参考文献

致 谢

附录