為了實(shí)現(xiàn)外觀缺陷自動(dòng)檢測(cè),研究了基于機(jī)器視覺(jué)技術(shù)的外觀缺陷檢測(cè)系統(tǒng)。首先針對(duì)外觀缺陷圖像特點(diǎn),分析了采用灰度閾值及單一顏色模型分割缺陷的局限性,提出基于混合顏色模型的缺陷圖像分割方法,實(shí)現(xiàn)了外觀缺陷快速、準(zhǔn)確分割;然后通過(guò)分析外觀缺陷特點(diǎn),分別從形狀、顏色和紋理共選取了12個(gè)類別差異明顯的特征參數(shù),提取了外觀缺陷特征;最后選擇BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為缺陷分類器,根據(jù)經(jīng)驗(yàn)和實(shí)驗(yàn)確定了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)及參數(shù),并分析了傳統(tǒng)BP算法在外觀缺陷分類應(yīng)用中的不足,通過(guò)改變收斂標(biāo)準(zhǔn)、自適應(yīng)調(diào)整步長(zhǎng)和引入動(dòng)量項(xiàng)以優(yōu)化BP算法,改善了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類效果。


在藥品包裝過(guò)程中,會(huì)出現(xiàn)瓶體與瓶蓋封裝不嚴(yán)的情況,因此藥品包裝的質(zhì)量檢測(cè)已成為制藥行業(yè)生產(chǎn)過(guò)程中的一個(gè)關(guān)鍵環(huán)節(jié)。本文設(shè)計(jì)了一套基于機(jī)器視覺(jué)的藥瓶檢測(cè)系統(tǒng),完成了藥瓶包裝過(guò)程中瓶蓋與瓶體封裝缺陷的檢測(cè)任務(wù)。本的研究工作和主要成果包括以下幾個(gè)方面：1.在總結(jié)國(guó)內(nèi)外成果的基礎(chǔ)上,結(jié)合藥瓶檢測(cè)的總體功能要求和性能指標(biāo),成功搭建了滿足要求的硬件實(shí)驗(yàn)平臺(tái)。同時(shí),對(duì)平臺(tái)所用硬件的選擇原則和最終參數(shù)都做了逐一說(shuō)明。2.由數(shù)字圖像處理的概念出發(fā),研究了待檢藥瓶圖像處理的相關(guān)算法。首先,應(yīng)用MATLAB軟件對(duì)采集到的圖像進(jìn)行了一系列處理,包括圖像灰度化、圖像去噪


條碼在印刷包裝行業(yè)有著廣泛的應(yīng)用,它是國(guó)家對(duì)藥品實(shí)施電子監(jiān)管的基礎(chǔ),因此對(duì)條碼的印刷質(zhì)量提出了更高的要求。然而由于機(jī)械精度和印刷工藝等原因,在印刷過(guò)程中條碼符號(hào)會(huì)出現(xiàn)各種問(wèn)題。傳統(tǒng)的離線檢測(cè)已經(jīng)不能滿足生產(chǎn)的需要,利用機(jī)器視覺(jué)技術(shù)對(duì)條碼的質(zhì)量進(jìn)行自動(dòng)檢測(cè)成為必然趨勢(shì)。 本文以數(shù)字圖像處理算法和機(jī)器視覺(jué)算法為基礎(chǔ),以北京征圖新視科技有限公司條碼在線檢測(cè)系統(tǒng)為應(yīng)用背景,將圖像處理算法應(yīng)用于條碼檢測(cè)系統(tǒng)之中,對(duì)條碼檢測(cè)系統(tǒng)的軟硬件組成進(jìn)行了介紹,提出了條碼印刷偏位檢測(cè)算法和二維碼印刷缺陷檢測(cè)算法,

西林瓶視覺(jué)檢測(cè)設(shè)備 西林瓶瑕疵檢測(cè)系統(tǒng) 西林瓶缺陷檢測(cè)設(shè)備

西林瓶視覺(jué)檢測(cè)設(shè)備采用多臺(tái)高分辨率相機(jī)對(duì)西林瓶進(jìn)行多角度檢測(cè)，檢測(cè)內(nèi)容包括瓶口破損、氣線、雜質(zhì)、直徑、斜肩、瓶底破損、異形等，檢測(cè)速度大于每分鐘300個(gè)。

檢測(cè)速度：高達(dá)60000瓶/小時(shí)

檢測(cè)對(duì)象：新瓶、舊瓶、冰花瓶（可排除瓶身圖案、花紋、字符等的圖像干擾）

檢測(cè)內(nèi)容：瓶口、瓶身、瓶底、瓶?jī)?nèi)異物、異形瓶、殘堿殘液等不合格次瓶。

檢測(cè)精度：3x3mm2（不透明缺陷）