基于机器视觉的医药瓶盖质检系统设计与研究
发布时间：2021-01-03 00:51
医用铝塑瓶盖在生产过程中,会出现各种类型的残次品,譬如油污、缺口、圆度异常、高度异常等。此类残次品流入市场,影响企业形象与药品使用者健康。若继续依靠人工检测,此方法不仅准确率低,而且人力成本大。针对这一现状,本文基于机器视觉,通过以下几个方面,设计开发了一套医药瓶盖高速智能检测系统,目前该系统已取得实际应用。首先介绍传送系统与图像采集系统。本系统采用两段式传送结构,首尾重叠、真空吸附等特殊构造,使得瓶盖随皮带稳定运行,并实现瓶盖翻转取相,全面检测。图像采集系统采用六台高速工业相机,瓶盖正面和背面各一台,侧面使用四台,对瓶盖图像全方位采集。其次是检测算法的设计实现。针对侧面、正面、背面的图像特点,分别设计了具有针对性的检测算法,对各类缺陷瓶盖进行识别。在图像预处理以及图像的分割定位中,分别介绍了目前常用的图像增强和图像分割以及图像匹配算法,分析了各类算法的特点,并根据具体情况,针对瓶盖图像特点,提出的基于区域推导思想的图像定位方法。在检测算法中分别设计了脏污检测、圆度与高度检测、六桥检测、混色检测等算法,实现了对各类缺陷的检测。最后对机械结构和算法进行实际测试。经过大量试验和现场测试,验...
【文章来源】：烟台大学山东省
【文章页数】：70 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
机器视觉质量检测系统简图
祷氐姆治鼋峁??葱卸杂Σ僮鳎?缣蕹?Υ闷返取Ｍ?1.1 机器视觉质量检测系统简图1.2研究现状本系统基于机器视觉实现，机器视觉是一门综合技术，涉及到多个学科，将机械控制，工业打光，成像系统，算法分析等融合，利用机器模拟人的检测与判断，实现质量检测高速化、自动化。机器视觉的发展从二维图像分析过渡到三维立体图像分析，在发展初期，仅仅是理论研究，到 90 年代，机器视觉技术才由理论分析过度到实际应用，但在中国，机器视觉技术仍未得到普及。直到 21 世纪，机器视觉技术才在国内得到普及和进一步的研究。近年来，在各大高校和企事业单位的积极推动下，该技术迅速发展。科研人员在各个领域大胆尝试，在很诸多方面打破了国际垄断，使得该技术在各个方面都得到了广泛应用。
跟随皮带运行到与后端皮带输送机头尾重叠处，此时前端输送线在尾真空状态，而后端输送线的头部有真空，真空克服瓶盖重力将瓶盖吸起，进入后端输送机（用于检测背面），后端输送线尾部无真空，瓶盖依靠惯进入到出料口。（4）视觉检测单元瓶盖在前端输送线上传送时会触发相机传感器，传感器触发 5 个相机分别正面进行拍照（4 个相机拍侧面，1 个相机拍正面）。正面检测工位构造如图检测工位如图 2.4。瓶盖进入后端皮带输送线会反转，这时会触发相机传盖的背面进行图像采集，机械构造如图 2.5 所示。得到瓶盖的全方位图像检测系统对图像进行处理，判断瓶盖是否合格。若瓶盖检测为不合格品，信号传给剔除电磁阀，电磁阀会发出相应动作，启动高压吹气机将瓶盖剔格品收纳箱。合格品会自然流入到合格品收纳箱，并在出料口处对瓶盖进数。关于检测工位光源与镜头的设计细节，将在 2.2.1、2.2.2、2.2.3 节中详细讨
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于机器视觉的无人机电力巡线技术[J]. 陈凤翔,刘博迪,方广东. 电子技术与软件工程. 2019(04)
[2]基于机器视觉的车流监测和交通灯智能控制[J]. 汪青,梅瑞麟,周岳斌. 机械管理开发. 2019(02)
[3]计算机视觉技术在茶叶领域中的应用现状及展望[J]. 黄藩,刘飞,王云,罗凡. 茶叶科学. 2019(01)
[4]机器视觉技术军事应用文献综述[J]. 黄少罗,张建新,卜昭锋. 兵工自动化. 2019(02)
[5]机器视觉在纺织中的应用现状与发展趋势[J]. 周建,潘如如,高卫东. 棉纺织技术. 2019(02)
[6]基于机器视觉的社区智能无人机配送系统[J]. 曹昕卉. 通讯世界. 2019(02)
[7]基于机器视觉的鸡蛋品质无损检测方法[J]. 李新成,赵登鲁,石红蕾,员玉良. 食品安全质量检测学报. 2019(02)
[8]基于双打光模板匹配的冲压件表面缺陷检测[J]. 李松,周亚同,张忠伟,池越,韩春颖. 锻压技术. 2018(11)
[9]图像配准与角点提取算法研究[J]. 徐静,刘延芳,唐中海. 长春工程学院学报(自然科学版). 2017(04)
[10]基于最小二乘法的瓶盖检测算法设计应用[J]. 黄达,黄树彩,刘锦昌,庞策. 计算机应用与软件. 2017(11)
博士论文
[1]基于机器视觉的多尺度脑图像的若干技术研究[D]. 王水花.南京大学 2017
[2]不规则零件机器视觉检测中的关键技术研究[D]. 朱霞.南京航空航天大学 2015
[3]基于单目视觉的目标识别与定位研究[D]. 冯春.南京航空航天大学 2013
硕士论文
[1]基于机器视觉测量的齿轮图像边界提取算法研究[D]. 单紫薇.沈阳工业大学 2017
[2]基于机器视觉的工件尺寸测量系统设计[D]. 李福建.中国计量大学 2017
[3]药瓶瓶盖生产线在线视频检测方法的研究[D]. 佟丽娜.河北科技大学 2015
[4]基于机器视觉瓶盖缺陷检测系统开发[D]. 徐宝霞.电子科技大学 2015
[5]基于双目视觉的机械臂伺服系统的研究[D]. 王鹏月.内蒙古科技大学 2013
[6]基于机器视觉的药品包装在线检测系统研究[D]. 张煜文.西安建筑科技大学 2012
[7]基于图像处理的烟嘴棒圆度检测研究[D]. 贺玺.武汉工程大学 2012
[8]矩不变法的研究及其在图像分割中的应用[D]. 李双.河南师范大学 2012
[9]基于边缘的图像插值算法及应用研究[D]. 赵利华.昆明理工大学 2011
[10]智能相机相关技术的研究[D]. 李金晶.天津大学 2009
本文编号：2953982
【文章来源】：烟台大学山东省
【文章页数】：70 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
机器视觉质量检测系统简图
祷氐姆治鼋峁??葱卸杂Σ僮鳎?缣蕹?Υ闷返取Ｍ?1.1 机器视觉质量检测系统简图1.2研究现状本系统基于机器视觉实现，机器视觉是一门综合技术，涉及到多个学科，将机械控制，工业打光，成像系统，算法分析等融合，利用机器模拟人的检测与判断，实现质量检测高速化、自动化。机器视觉的发展从二维图像分析过渡到三维立体图像分析，在发展初期，仅仅是理论研究，到 90 年代，机器视觉技术才由理论分析过度到实际应用，但在中国，机器视觉技术仍未得到普及。直到 21 世纪，机器视觉技术才在国内得到普及和进一步的研究。近年来，在各大高校和企事业单位的积极推动下，该技术迅速发展。科研人员在各个领域大胆尝试，在很诸多方面打破了国际垄断，使得该技术在各个方面都得到了广泛应用。
跟随皮带运行到与后端皮带输送机头尾重叠处，此时前端输送线在尾真空状态，而后端输送线的头部有真空，真空克服瓶盖重力将瓶盖吸起，进入后端输送机（用于检测背面），后端输送线尾部无真空，瓶盖依靠惯进入到出料口。（4）视觉检测单元瓶盖在前端输送线上传送时会触发相机传感器，传感器触发 5 个相机分别正面进行拍照（4 个相机拍侧面，1 个相机拍正面）。正面检测工位构造如图检测工位如图 2.4。瓶盖进入后端皮带输送线会反转，这时会触发相机传盖的背面进行图像采集，机械构造如图 2.5 所示。得到瓶盖的全方位图像检测系统对图像进行处理，判断瓶盖是否合格。若瓶盖检测为不合格品，信号传给剔除电磁阀，电磁阀会发出相应动作，启动高压吹气机将瓶盖剔格品收纳箱。合格品会自然流入到合格品收纳箱，并在出料口处对瓶盖进数。关于检测工位光源与镜头的设计细节，将在 2.2.1、2.2.2、2.2.3 节中详细讨
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于机器视觉的无人机电力巡线技术[J]. 陈凤翔,刘博迪,方广东. 电子技术与软件工程. 2019(04)
[2]基于机器视觉的车流监测和交通灯智能控制[J]. 汪青,梅瑞麟,周岳斌. 机械管理开发. 2019(02)
[3]计算机视觉技术在茶叶领域中的应用现状及展望[J]. 黄藩,刘飞,王云,罗凡. 茶叶科学. 2019(01)
[4]机器视觉技术军事应用文献综述[J]. 黄少罗,张建新,卜昭锋. 兵工自动化. 2019(02)
[5]机器视觉在纺织中的应用现状与发展趋势[J]. 周建,潘如如,高卫东. 棉纺织技术. 2019(02)
[6]基于机器视觉的社区智能无人机配送系统[J]. 曹昕卉. 通讯世界. 2019(02)
[7]基于机器视觉的鸡蛋品质无损检测方法[J]. 李新成,赵登鲁,石红蕾,员玉良. 食品安全质量检测学报. 2019(02)
[8]基于双打光模板匹配的冲压件表面缺陷检测[J]. 李松,周亚同,张忠伟,池越,韩春颖. 锻压技术. 2018(11)
[9]图像配准与角点提取算法研究[J]. 徐静,刘延芳,唐中海. 长春工程学院学报(自然科学版). 2017(04)
[10]基于最小二乘法的瓶盖检测算法设计应用[J]. 黄达,黄树彩,刘锦昌,庞策. 计算机应用与软件. 2017(11)
博士论文
[1]基于机器视觉的多尺度脑图像的若干技术研究[D]. 王水花.南京大学 2017
[2]不规则零件机器视觉检测中的关键技术研究[D]. 朱霞.南京航空航天大学 2015
[3]基于单目视觉的目标识别与定位研究[D]. 冯春.南京航空航天大学 2013
硕士论文
[1]基于机器视觉测量的齿轮图像边界提取算法研究[D]. 单紫薇.沈阳工业大学 2017
[2]基于机器视觉的工件尺寸测量系统设计[D]. 李福建.中国计量大学 2017
[3]药瓶瓶盖生产线在线视频检测方法的研究[D]. 佟丽娜.河北科技大学 2015
[4]基于机器视觉瓶盖缺陷检测系统开发[D]. 徐宝霞.电子科技大学 2015
[5]基于双目视觉的机械臂伺服系统的研究[D]. 王鹏月.内蒙古科技大学 2013
[6]基于机器视觉的药品包装在线检测系统研究[D]. 张煜文.西安建筑科技大学 2012
[7]基于图像处理的烟嘴棒圆度检测研究[D]. 贺玺.武汉工程大学 2012
[8]矩不变法的研究及其在图像分割中的应用[D]. 李双.河南师范大学 2012
[9]基于边缘的图像插值算法及应用研究[D]. 赵利华.昆明理工大学 2011
[10]智能相机相关技术的研究[D]. 李金晶.天津大学 2009
本文编号：2953982
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