【摘 要】
：
随着工业智能化的飞速发展,传统的人工缺陷检测方法逐渐被视觉检测系统取代。陶瓷材料因其耐腐蚀、密封性好等特性被广泛应用于医药产品外包装,但会因其外表面缺陷而影响使用。在工业生产过程中,及时发现瑕疵产品并完成缺陷检测对于医药产品包装尤为重要,因此利用视觉检测技术完成陶瓷瓶的缺陷检测对于现代工业来说具有重要意义。为了实现陶瓷药瓶准确和高效的缺陷检测,本文对陶瓷药瓶进行了缺陷检测和尺寸测量的研究。主要研究
【基金项目】
：
天津市科技计划项目（18YFCZZC00150）；
论文部分内容阅读
随着工业智能化的飞速发展,传统的人工缺陷检测方法逐渐被视觉检测系统取代。陶瓷材料因其耐腐蚀、密封性好等特性被广泛应用于医药产品外包装,但会因其外表面缺陷而影响使用。在工业生产过程中,及时发现瑕疵产品并完成缺陷检测对于医药产品包装尤为重要,因此利用视觉检测技术完成陶瓷瓶的缺陷检测对于现代工业来说具有重要意义。为了实现陶瓷药瓶准确和高效的缺陷检测,本文对陶瓷药瓶进行了缺陷检测和尺寸测量的研究。主要研究内容如下:（1）针对陶瓷药瓶表面反光现象,搭建了一套可用于实验室环境和工业现场的图像采集系统平台。通过分析瓶身不同的反光类型,对镜面反射现象使用多角度拍摄的方法避免反光对缺陷信息的影响,对漫反射现象调整拍摄角度消除反光现象;选择适合陶瓷药瓶图像采集的相机、镜头、光源;结合消除反光影响的硬件系统搭建了陶瓷药瓶图像采集系统平台,所采集的图像用于后续的缺陷检测和尺寸测量。（2）针对现有深度学习算法用于陶瓷药瓶缺陷检测精度较低的问题,本文首先在原始YOLOv3中引入DIo U损失提高了预测框的准确性;其次通过增加小尺度特征图层输出,构建了YOLOv3-DS（YOLOv3-Deep）以提高对较大尺寸缺陷的检测精度;最后引入Inception结构和深度可分离卷积,构建了YOLOv3-DS（YOLOv3-Deep Slim）以减少网络参数,提高缺陷检测的速度。将本文提出的三种改进方法分别与原始的YOLOv3,并将最终改进YOLOv3-DS与单阶段检测算法SSD和双阶段检测算法Faster R-CNN进行缺陷检测,实验结果表明:YOLOv3-DS相比其他方法有更高的精度和速度,可满足陶瓷药瓶缺陷检测精度和效率要求。（3）针对顶点链码法用于陶瓷药瓶尺寸测量计算量大的问题,本文提出了使用顶点链码法与格林函数相结合的方法获取陶瓷药瓶的尺寸信息。首先对相机进行标定,矫正图像边缘产生的畸变;其次对图像进行预处理操作,消除图像中影响尺寸测量的边缘噪点;最后利用顶点链码与格林函数结合的主轴法获取图像的最小外接矩形,根据像素当量标定,实现了陶瓷药瓶高度、宽度、厚度三个尺寸的高效测量。并通过实验验证了本文所提出用于陶瓷药瓶尺寸测量方法可满足其精度要求。
其他文献
随着机器人技术在生活领域的广泛应用和助行需求的日益增多,下肢助行机器人研究受到越来越多的关注。目前助行机器人多采用下肢关节一体化设计,存在效率低、穿戴舒适性差和自由度低等问题。在人类正常行走中,踝关节的功率和提供的力矩是髋关节和膝关节的2～3倍,为行走推进提供了主要的能量。柔性机器人摒弃了大量刚性连杆结构,相较于传统的刚性机器人具有舒适性高和质量轻等优点。针对人体步行助力需求,对柔性踝关节助行机器
目的 比较格列美脲仿制药与原研药在治疗2型糖尿病时的疗效与安全性。方法 收集于2020年1月1日-2021年12月31日期间在3家中心就诊的2型糖尿病并使用格列美脲患者（342例）的相关临床信息，采用倾向性评分匹配法（PSM）平衡2组患者基线水平。比较2组患者用药至少6个月后有效性与安全性。有效性主要研究指标为糖化血红蛋白（HbA1c）的变化值，有效性次要研究指标为空腹血糖（FBG）的变化值及Hb
传统的模糊C均值（fuzzy c-means， FCM）算法的聚类结果容易受到随机选取初始聚类中心的影响，且在聚类过程中忽视了样本的不同特征和样本本身的重要程度对聚类结果产生的影响。针对这一系列问题，提出了一种结合自适应近邻与密度峰值的基于信息熵加权的模糊聚类算法（ANNDP-WFCM）。首先，结合自适应近邻的密度峰值算法（ANNDP）实现初始聚类中心的自动搜索，针对不同规模、不同结构的数据集可以
在《中国制造2025》的背景下,众多行业均投身于自主研发自动化、智能化生产设备的浪潮中。轴承作为机械系统的核心零部件,其精度关系到整个机械系统的稳定性、可靠性。随着机械行业不断发展,对轴承的精度提出了更高的要求,导致轴承自动化检测技术的要求也不断提高。本文以轴承圈数字化检测线为研究对象,为提高其测量精度,对检测线检测方法、可靠性、数据处理方法进行分析研究,并建立一套数据管理系统,既可监测检测线实时
在港口运输作业中,自动导引运输车（Automated Guided Vehicle,AGV）凭借其自动化程度高、载重量大、可控性强等特点,得到广泛应用。然而沿海地区多降雨、风蚀、盐蚀,港口区域工作负荷较大且多电磁辐射干扰,导致港口AGV发生故障的概率显著升高。本文研究的港口AGV为四轮独立驱动与转向型电动车辆,其四个车轮均可被独立控制,极大提升了操纵灵活性。但由于执行器数量和系统复杂程度的增加,使
微机电惯性测量单元（Micro-Electro-Mechanical System Inertial Measurement Unit,MEMS IMU）因成本低、体积小以及功耗低等优势受到广泛关注,但由于MEMS IMU精度低,基于MEMS IMU的捷联惯性导航系统精度还远远不能满足移动机器人、无人驾驶等各个领域的广泛需求。本文针对MEMS IMU误差大且复杂多变,基于线性误差模型的传统标定方法
微机电（Micro Electro Mechanical System,MEMS）捷联惯性导航系统具有成本低、体积小以及功耗低等特点,因此被广泛应用于移动机器人、无人驾驶以及行人导航等各个领域。但是MEMS惯性测量单元（Inertial Measurement Unit,IMU）的低精度导致导航系统误差在短时间内迅速积累并发散,从而影响导航系统的性能,同时对准精度直接影响系统的导航精度,因此初始对
用于人体动作识别（Human Activity Recognition,HAR）的可穿戴器件及传感网络在人机交互、运动分析、医疗监测和日常生活辅助等众多领域获得了广泛应用并发挥着重要的作用。其中,微机电惯性测量单元（Micro-Electro-Mechanical System Inertial Measurement Unit,MIMU）由于体积小、功耗低、经济性好、感知信息丰富等优势成为可穿戴
调谐激光吸收光谱技术因实时性好、精度高、无需采样等优点在气体检测领域得到广泛应用。信号频率结构包含信息较多,从谱线频率特征出发,优化系统检测参数,可提高吸收光谱质量,从而提高气体组分识别、气体压强检测时的精度。针对检测参数之间的联系、组分识别精度和多个吸收峰的压强检测问题,本文从频域角度分析,主要进行检测参数优化、气体组分识别、气体压强检测方面的研究:基于频率分析的检测参数优化。实验获得气体频谱曲