医药制造工业是关系国计民生和人们健康福祉的重要产业,是中国制造2025和战略振兴产业的重点领域,是推进健康中国建设的重要保障。随着大众对于药品消费的需求不断增长,对药品质量保证、生产工艺、成本、效率也提出了更高的要求。智能化水平是体现一个国家工业水平的重要标志,实现医药制造的自动化、智能化成为行业发展的必然趋势。采用智能化、高精确度、可实时控制的制药机器人替代传统医药生产显得尤为迫切。论文以医药灌装封口机器人为研究对象,针对小批量、多品种的医药灌装封口工序的柔性化生产,设计出了一种基于机器视觉的在线非接触式全自动灌装封口机器人。论文主要工作如下:1.首先,结合国内医药制造业发展现状与市场需求介绍了医药灌装封口机器人的研究背景与意义,并从机器视觉的系统构成、关键技术及应用领域等方面介绍了机器视觉系统,最后介绍了视觉定位机器人与灌装容器检测定位方法的研究现状。2.其次,在分析灌装封口机器人系统平台、工位分布与灌装、加塞、加盖、轧盖工艺流程的基础上,针对医药灌装封口机器人的系统需求,给出了医药灌装封口机器人系统总体设计方案。详细介绍了医药灌装封口机器人视觉系统的实现,设计了合适的照明方案与光源,并选择了与之适应的相机,获取了清晰的瓶口、瓶塞、瓶盖图像,最后设计了医药灌装封口机器人的电气控制系统。3.图像预处理是后续对瓶口、瓶塞与瓶盖进行精确定位的基础。论文针对摄取得到的瓶口、瓶塞与瓶盖图像,进行了图像增强、去噪、分割处理。在分析了常用经典的边缘检测算法的基础上,针对传统方法不能检测出真实边缘的问题,提出了一种基于二维Otsu阈值分割和牛顿迭代的改进Canny边缘检测算法。算法首先采用双边滤波法对图像去噪,然后采用二维Otsu阈值分割获得初始阈值,并利用牛顿迭代法求取分割最佳阈值,最后使用Canny算子检测瓶口、瓶塞、瓶盖图像边缘。实验结果表明,该算法能准确地提取出瓶口、瓶塞、瓶盖的边缘信息,同时能很好地保留图像边缘信息。4.然后,介绍了几种常用的圆定位算法,并针对传统算法不能准确定位瓶口、瓶塞、瓶盖圆心的问题,提出了一种基于高斯混合模型聚类的精确定位算法。算法首先采用最小二乘拟合法对圆心进行粗略定位,然后将图像进行径向展开,并两次使用高斯混合模型将展开后的图像进行聚类,求取聚类中心到输入数据均值之间的最小欧氏距离,并将其所代表的中心点作为圆心定位的精确坐标,最后利用重心法校正定位误差得到最终精确定位结果。实验结果表明该算法定位精度明显优于传统定位方法,保证了灌装、加塞、加盖、封口等高精度工艺的稳定实施。5.随后,设计了医药灌装封口机器人的软件系统。结合医药灌装封口机器人的需求设计了软件系统的各个功能模块。详细介绍了用户信息模块、系统控制模块、视觉定位模块与信息追踪模块的设计与实现。该软件能实现对瓶口、瓶塞、瓶盖的快速准确定位,保证灌装封口等高精度工艺的实施,且能实时追踪监测医药生产进度信息与生产质量信息,保证了药品生产的顺利实施。6.最后,总结了论文主要的研究工作、创新成果与存在的不足,并针对本医药灌装封口机器人存在的不足对下一步的研究重点进行了展望。