图像处理技术在硬胶囊壳表面缺陷快速识别中的应用

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随着现代经济的高速发展,食品安全,药品安全问题已经成为社会关注的焦点,政府工作的重点。近日缺陷胶囊问题日益突出,不合格胶囊部分流向市场,严重危害人民的健康。人民对药品质量提出了更高的要求,药品质量检测是高要求的基本保障,然而高质量的检测设备在国内很难找到,本文研究药品安全包装的质量检测方案,即硬胶囊壳的表面缺陷检测。在实际生产中缺陷胶囊的检测是靠人工在日光灯检台上凭借人的肉眼主观判断胶囊的好坏,这样就会造成检测的结果含有很大的主观性。再加上人眼在长时间工作下会容易疲劳从而造成大量漏检,根本无法满足现代生产的需要,无法保障企业药品高质量,低成本的要求。为了改进制药企业设备检测配套功能,本文在原有胶囊印字机设备上建立图像采集系统,然后利用数字图像处理技术,对胶囊分拣系统的核心部分:剔出系统、缺陷快速检测算法、系统软件架构设计提出了全新的思维,并在生产线上进行大批量的实验验证。根据胶囊检测设备的实时性要求,本文提出了一套由PC为硬件平台和HALCON为算法基本函数库的胶囊光学图像检测解决方案,论文重点阐述图像处理诸如边缘检测,形态学操作,静态阈值分割,动态阈值分割,区域增长,模式识别,相机标定等基本理论在胶囊图像快速定位、提取、缺陷检测及外观尺寸测量、相机畸形矫正中的应用。最后还利用单片机、电磁铁,结合相机的外部触发信号设计出流水线同步算法,实现了在高速情况下准确剔除缺陷胶囊,实际应用结果表明算法具有准确性和快速性。本文的创新点在于利用简单快速的的方法解决复杂的图像分割问题,应用动态阈值分割、梯度阈值分割、以及数学形态学实现图像分割,保证了分割的精度和速度;利用图像斑点分析的方法和简单的缺陷特征描述子量化缺陷实现不同等级的胶囊分拣要求;利用R. Tsai的RAC的标定算法理论结合HALCON的标定算法模块实现相机的内部参数自动化计算,为畸形图像畸形矫正提供了基础。
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