基于机器视觉的安瓿内可见异物检测系统的研究

论文摘要

安瓿装药液检测是医药检测领域中一个重要的研究课题。目前,国内绝大多数企业的安瓿装药液中的可见异物检测仍然主要依靠人眼完成。人眼检测不但效率低下,成本高,而且检测精度难以保证。所以利用机器视觉对安瓿装药液中的可见异物进行高效率、高精度、低成本的检测是安瓿装药液检测发展的必然趋势。本文在前人研究的基础上设计实现了新的多路图像数据采集处理系统,进一步研究了基于机器视觉的安瓿内可见异物检测的原理算法及其在DSP上的实现。论文的主要内容包括:对图像采集处理系统进行设计,完成了以DM642为核心的多路图像采集与处理系统的构建,可以实现对CCD采集的图像数据进行快速的读入、二值化、判定等处理。研究了基于安瓿检测的各种图像配准的实现。根据安瓿检测图像的特点,提出了基于局部灰度均方测度的快速图像配准方法,同时采用差分,图像增强以及二值化的方法实现了对安瓿内可见异物的信号提取。研究了图像数据中的杂质信号识别。通过有序搜索疑似信号并建立检测窗口,从而进一步确认杂质的存在和数量信息,最后给出机械传动结构正确的分拣信号,完成对安瓿内可见异物的检测和对安瓿的分拣。论文工作对于图像信号的提取和关键信息的判别有较强的参考意义,对安瓿内可见异物检测系统的快速化、小型化、集成化具有较大的实用价值。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第1章 引言
• 1.1 课题研究背景
• 1.2 安瓿内可见异物间检查国内外研究现状
• 1.2.1 国外研究现状
• 1.2.2 国内研究现状
• 1.3 课题来源
• 1.4 本论文研究内容
• 第2章 安瓿内可见异物检测原理
• 2.1 引言
• 2.2 安瓿内可见异物的存在情况
• 2.3 安瓿内可见异物的区位分布
• 2.4 安瓿内不同异物类别的照明方式选择
• 2.5 安瓿内可见异物的数据处理原理
• 2.6 本章小结
• 第3章 基于机器视觉的安瓿内可见异物检测系统的构建
• 3.1 引言
• 3.2 系统总体设计
• 3.3 系统的机械结构
• 3.4 图像传感器CCD 的选定
• 3.5 系统硬件电路的设计
• 3.5.1 核心芯片DM642 的选择及基于DM642 的硬件总体方案设计
• 3.5.2 DM642 小系统的时钟配置
• 3.5.3 动态存储器SDRAM 硬件电路连接
• 3.5.4 程序存储器FLASH 硬件电路连接
• 3.5.5 视频输入模块
• 3.5.6 视频输出模块
• 3.6 电源电路
• 3.7 本章总结
• 第4章 图像处理的算法研究
• 4.1 引言
• 4.2 安瓿图像检测的算法流程及总体结构
• 4.3 图像数据的格式转换
• 4.4 图像的配准及差分
• 4.4.1 图像中特征点的检测
• 4.4.2 基于局部灰度均方测度的图像配准算法原理
• 4.4.3 基于局部灰度均方测度的图像配准算法的程序实现及实验
• 4.5 差分图像的增强、滤波及二值化
• 4.5.1 差分图像的增强
• 4.5.2 差分图像的滤波
• 4.5.3 差分图像的二值化
• 4.6 杂质搜索算法
• 4.7 本章小结
• 第5章 总结与展望
• 5.1 本论文的工作与总结
• 5.2 存在的问题及今后工作的方向
• 参考文献
• 致谢
• 个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果