药品是一种与人们生命健康紧密相连的特殊商品,为了确保患者用药安全,国家对药品包装盒的印刷信息进行了规范,同时也对药品进行了电子监管。传统人工检测方法难以满足现代药企对药品包装盒印刷缺陷检测速度和检测精度要求,因此基于数字图像处理的印刷品缺陷检测技术越来越受到企业的青睐。本文主要研究内容如下:首先,通过走访调研不同药品包装盒印刷企业,分析了药品包装盒印刷缺陷的检测特点,针对不同的工业印刷检测要求,建立了基于图像颜色特征和形状特征的缺陷检测模型和识别准则,实现了对待检图像印刷缺陷的快速识别和分类。然后,以常见的药品包装盒印刷图像为研究对象,对建立的缺陷检测模型进行可行性分析和编码测试,得到了一种满足多种工业检测需求的快速实用的算法集合模型。对采集到的待测图像进行Harris角点识别,与模版图像的角点特征匹配,得到图像几何变换参数,完成几何对正,有效消除了图像空间尺寸偏差。然后对待测图像和模版图像差分得到缺陷图像,提取缺陷区域的边界链码、质心、面积、长宽比等形状特征,再根据设定的缺陷特征识别准则,对印刷缺陷进行综合判断。此外,文中还对缺陷产生的主要区域、主要类型及可能的原因进行了汇总,结合相应的缺陷信息进行算法改进和模版图像修正。其次,在课题中运用Access数据库对药品电子监管码的药品信息、印刷检测信息、物流信息、安全信息等数据进行了管理分析,针对印刷过程中出现的重码和漏码现象提出了相应的解决方案,满足了药品在生产、流通、监管等环节的实时监控要求。最后,论文通过搭建系统硬件检测平台,在Visual Studio2010开发环境下进行C#语言和HALCON图像处理库的混合编程,设计了人性化的界面操作软件,实现了印品图像采集、图像处理、结果显示等功能。通过对4组不同类型的药品包装盒缺陷图像进行检测,结果表明该算法满足了系统检测需要。