基于机器视觉的缺陷药片检测关键技术研究

发布时间：2020-08-08 10:27

【摘要】：随着人们对药品生产品质等方面要求不断提高,对药片生产过程中出现的缺陷药片检测显得尤为重要。目前国内主要的药品生产厂商对缺陷药品的检测还只能在成品药包装后,对泡罩类可透光包装的药片进行检测。对其它类药品,特别是灌装类药片,只能采用人工抽检的方式进行估测。这样的方式效率低下,结果可信度低,并且成本较高,难以适应自动化发展。随着机器视觉、机器学习等理论研究的不断发展,工业检测应用中大量出现相应的技术。本文设计了一套基于机器视觉的缺陷药片检测原型系统,并研究了相应的关键技术,来填补缺陷药片检测应用中的一些空白,从而提高药片检测的自动化程度。本文针对灌装药片生产的实际情况,在原有的数粒机基础之上,添加了图像采集模块、照明系统等,设计了具有在线检测功能的基于机器视觉的缺陷药片检测系统。整体方案中包括各种硬件子系统的构成、设备的选型以及照明方案设计等。分析了系统的整体运行流程后,将检测系统的关键步骤分为了两个阶段,一个是在线的目标图像信息获取阶段,另一个是对采集到的目标图像进行检测分析,判断是否是缺陷药片。本文研究了目标获取的各个阶段的流程,在背景减除中对比分析了VIBE和PBAS算法。并在此基础上根据具体情况改进了背景减除算法,综合上看更适用于本系统。然后对获取到的前景目标图像利用直方图类间方差法进行阴影自动去除,此时可以获得最佳目标掩码。针对移动药片目标中不可避免出现的连粘现象,设计了两种基于形态学思想的连粘分割方法。但是整个算法流程会使得图像处理帧率下降,利用系统设备的先验信息,设计了图像分块的多线程方案和GPU加速运行处理方案,最终可以保证在线提取目标的实时性。最后模拟光电开关原理,设计了利用帧间信息的药片计数方案。通过研究感知哈希算法的原理,利用其在相似图像上分辨的快速性,对比分析了均值哈希和DCT哈希算法原理,并进行改进后,得到了对缺陷药片更具区分能力的感知哈希算法。在分类器上分别研究了支持向量机和BP神经网络,用以代替简单的汉明距离判别,并进行了对比分析,结果表明提取的方向梯度直方图特征对药片表面缺陷的区分性不够充分。在此基础上采用了FasterRCNN网络,利用VGG16的深度卷积特征提取结构,对药片表面缺陷进行检测分析,发现深度卷积提取的特征对表面缺陷更加具有区分性。
【学位授予单位】：山东大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：TH77;TP391.41
【图文】：

山东大学硕士学位论文逡逑成品的药物最终需要通过灌、封装等方式进行存储。如图２．２所示，药片在逡逑生产过程中通过给料机构将大量成品药倾倒进料斗中，然后料斗的阀门装置控制逡逑药片输送到输送板上的流量，同时避免药片大量堆叠影响后期的检测。输送板连逡逑接着振动机构，通过控制振动幅度从而控制药片输送速度，过快的速度不利于药逡逑片的检测响应，过慢的速度也不能达到生产指标，振动幅度因而是该生产过程中逡逑的重要一环。对于输送中的药片，在从离开输送板到罐装阀门之间，通过光电开逡逑关对其进行计数，这一流程是目前绝大数药片生产工艺的环节。本文介绍的药片逡逑检测系统就是改进了这一工艺环节，通过增加视觉系统在计数功能的基础上，对逡逑输送的药片进行检测

图２．６左边是正常药片，右边是表面缺损药片逡逑

图２．５左边是正常药片，右边是污渍药片逡逑

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本文编号：2785445