机器视觉应用篇:药品缺陷检测

    机器视觉应用篇:药品缺陷检测  

 药片缺陷检测方案的采集图像与软件处理,对智能摄像机采集到的图像依次通过智能视觉软件进行绝对差值运算、击中或不击中运算、二值化崩边检测、图像预处理等方式实现对药片缺损、脏污的识别。

 因药片表面为弧形,实验中需要整个视野内光照均匀,并能够检测到药片表面的脏污及缺损。采用球状分布式对称无影光源,此光源采用特制漫射板将光散射到不同方向,形成渐变球状分布,使得整个球面目标不同坡度的反光强度都一致。

 因需检测药片所有表面,实验中采用棱镜模组进行配合打光,通过分次曝光来分别检测正面与侧面的     缺陷    ,从而获取药片360°全方位的图像信息。

 首先,使用智能视觉软件中的图像操作,对图像进行绝对差值运算,提升药片边缘与缺陷对比度,再利用击中或不击中运算,将缺损及边缘对比进一步扩大并突显出来,再通过二值化提取出明显特征。最后使用崩边检测,来计算边缘缺损的辐散程度,可辨别出药片正面是否存在缺损。

 使用智能视觉软件中的图像预处理,二值化操作,将污点凸显出来,将其与事先建好的模板分别进行对比,检测其完整性,通过限制模板匹配度来限定检测精度。

    机器视觉检测      效率高、精度高、实时性强,能够适应恶劣的检测环境,实现零缺陷生产的目标。该方案克服传统人工检测主观性大的影响,满足药片大批量生产和检测的要求,在提高产品质量的同时,降低生产成本,减轻人工的劳动强度,具有较大的经济效益和社会效益。

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机器视觉应用篇:药品缺陷检测_设计制作_可编程逻辑
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