基于机器视觉和卷积神经网络的不溶异物检测

摘要

药液在生产过程中易混入不溶异物,因此投入市场前的必须对药液进行检测。针对安瓿瓶药液检测,区别于传统的序列图像检测算法,设计了一种基于机器视觉和卷积神经网络的检测方法。首先利用Canny边缘检测提取安瓿瓶瓶壁边缘,裁剪药液区域图像,减少了后续计算量;其次改用VGG16卷积神经网络进行不溶异物的特征提取,可以提取到传统特征之外的抽象特征;最后通过迁移学习和微调,在400张测试样本中,结果为识别正确378张。结果表明,该方法可以检出不溶异物,满足实际生产需求。