基于FPGA的平板式数粒机检测系统

发布时间：2021-10-19 23:53

　　针对目前国内药品检测数粒机大多是多通道数粒机,存在稳定性差、检测精度低等缺陷,课题组提出了基于FPGA的平板式数粒机检测系统。采用现场可编程门阵列（FPGA）作为控制系统的核心,对面阵图像传感器进行参数配置、图像数据采集,并对原始图像进行增强预处理。再由FPGA运用Canny算法获取图像采集单元的药粒目标轮廓信息,运用质心法获取质心位置坐标,采用检测线目标位置预测计数方法实现药品的高速在线检测计数。实验结果表明,基于FPGA的面阵图像传感器数粒机系统可以实现高速度、高精度的在线计数。 

【文章来源】：轻工机械. 2020,38(03)

【文章页数】：5 页

【部分图文】：

增亮处理后图像

数粒机系统主要由检测计数系统、振动送料系统、人机界面系统、装瓶系统以及机架组成。系统采用平板送料方式，与传统多通道数粒机不同，药品输入速度更快、检测效率更高且适应多种颗粒检测，相应的检测和计数方式也与传统的方法不同，同时也简化了机械结构。采用FPGA作为核心控制模块，实现与人机界面的通信、图像信号采集、送料系统控制和装瓶控制等，控制系统总体方案如图1所示。振动送料模块根据人机交互界面上输入的参数，使药片按照一定的速度流经成像区。CMOS对成像区进行拍照，并按照设定50 Hz的频率采集图像。FPGA对采集的图像信号进行处理、计数并控制装瓶系统动作。

系统采用XILINX公司ZYNQ系列FPGA，对图像进行预处理以及针对图像特征识别的进行硬件加速。整个系统在Quartus 6.0环境下实现编译，使用Verilog HDL语言编写[10]。使用SONY的基于面阵曝光的CMOS传感器芯片，型号为IMX273LQR-C。为更好的得到二值化结果，加入图像增强算法，包括对比度算法，GAMMA增强和饱和度算法等，将图像格式转化成YUV格式，侧重于视觉对亮度的敏感程度。通过界面配置二值化阈值。

【参考文献】：
期刊论文
[1]基于机器人视觉的目标追踪算法研究[J]. 王忠飞,张朋涛.  机电工程. 2018(11)
[2]基于机器视觉的平板式数粒机检测方法[J]. 姚莹,蔡锦达,刘倩.  光学仪器. 2018(04)
[3]基于双目视觉的目标识别与定位研究[J]. 蒋萌,王尧尧,陈柏.  机电工程. 2018(04)
[4]基于FPGA的实时彩色图像边缘检测算法的实现[J]. 陈虎,凌朝东,张浩,杨骁,汤炜.  液晶与显示. 2015(01)
[5]Canny边缘检测算法的改进及FPGA实现[J]. 张素文,陈志星,苏义鑫.  红外技术. 2010(02)
[6]基于FPGA的Bayer到RGB图像格式转换设计[J]. 杨华,佟首峰.  现代电子技术. 2010(02)
[7]光电检测技术的发展趋势及应用前景[J]. 袁明辉,郭天太.  科技风. 2009(06)
[8]机器视觉关键技术的现状及应用展望[J]. 唐向阳,张勇,李江有,黄岗,杨松,关宏.  昆明理工大学学报(理工版). 2004(02)

硕士论文
[1]基于FPGA的视频图像采集与边缘检测系统设计[D]. 杨康.安徽大学 2019
[2]基于FPGA的CMOS图像采集与处理系统的设计[D]. 陈权.南华大学 2018
[3]基于视觉跟踪的颗粒计数与缺陷检测系统研究[D]. 梁立东.华南理工大学 2014
[4]基于FPGA的工业相机图像采集系统的设计与实现[D]. 杨健鸷.电子科技大学 2013
[5]基于机器视觉的药品包装检测技术研究[D]. 赵鹏.湖南大学 2009



本文编号：3445838