药品灌装生产线视觉检测技术及应用研究

论文摘要

随着科技日新月异的发展,工业生产流程进一步细化,产品变得越来越复杂,生产厂家逐渐加强了对产品质量检测环节的投入。视觉检测技术正越来越多地应用于各个领域,代替人进行全自动的产品检测、工艺验证,甚至整个生产工艺的自动控制。本文从视觉检测技术出发,详细叙述了视觉检测技术在大型医药自动化生产线上的应用,重点研究灌装药品表面缺陷检测算法。本文结构如下:首先,概述论文的研究背景和意义,简单叙述了机器视觉技术的基本原理,针对视觉检测技术的特点,分析了视觉检测技术的研究现状及发展趋势,并简述了机器视觉技术在工业、农业、军事、交通和医药上的应用现状。其次,简单概述了灌装药品的生产流程,分析了软袋大输液、塑料瓶大输液和玻璃瓶大输液的生产工艺,简述了灌装药品生产装备的发展趋势,并针对大型医药制造业自动化生产线上视觉检测技术的要求,重点研究了检测技术和装备在药品生产线上应用的国内外现状,详细分析了光学成像和视觉信息获取等关键技术。设计并开发了药品生产线智能视觉检测实验平台,重点分析了试验平台的机械和电气自动控制结构,对视觉信息获取进行的详细分析,分别研究了基于PC和基于智能相机的视觉信息获取方式。本文研究了次品分拣的原理,概述了次品分拣的主要方式,并详细介绍了药品生产线智能视觉检测实验平台的次品分拣装置设计思路和实现方式。最后,根据药品灌装生产线产品检测的具体要求,介绍了灌装药品表面缺陷检测的图像预处理算法,研究了边缘检测、图像阈值分割、模板匹配和图像仿射不变特征等针对灌装药品的图像检测与识别方法,重点研究了药品瓶口缺陷检测、封盖检测、液位检测和编号生产日期检测算法。结合OpenCV的开源特性,实现检测系统的软件开发。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 插图索引
• 插表索引
• 第1章 绪论
• 1.1 论文研究背景与意义
• 1.2 机器视觉技术
• 1.2.1 机器视觉的概念
• 1.2.2 机器视觉技术的特点
• 1.3 机器视觉技术的研究现状及发展趋势
• 1.4 机器视觉技术的主要应用
• 1.4.1 机器视觉在工业上的应用
• 1.4.2 机器视觉在农业上的应用
• 1.4.3 机器视觉在交通上的应用
• 1.4.4 机器视觉在食品饮料医药上的应用
• 1.4.5 机器视觉在军事国防上的应用
• 1.5 论文主要内容介绍
• 第2章 机器视觉检测技术在药品自动化生产线的应用
• 2.1 视觉检测的关键技术
• 2.1.1 光学成像技术
• 2.1.2 视觉信息获取技术
• 2.2 药品灌装生产线上的视觉检测技术
• 2.2.1 药品灌装生产线的生产流程
• 2.2.2 视觉检测技术在药品检测中的应用
• 2.3 小结
• 第3章 药品生产线视觉检测控制系统的研究与开发
• 3.1 系统设计思路
• 3.2 系统体系结构
• 3.2.1 机械结构设计
• 3.2.2 电气自动控制系统
• 3.3 图像获取
• 3.3.1 基于PC+图像采集卡的视觉信息获取
• 3.3.2 基于智能相机的视觉信息获取方式
• 3.4 次品分拣
• 3.4.1 次品分拣概述
• 3.4.2 次品分拣方式
• 3.4.3 检测平台次品分拣装置设计与开发
• 3.5 小结
• 第4章 灌装药品表面检测算法研究
• 4.1 图像预处理
• 4.1.1 图像增强
• 4.1.2 图像平滑
• 4.2 图像检测与识别
• 4.2.1 边缘检测
• 4.2.2 图像阈值分割
• 4.2.3 模板匹配
• 4.2.4 图像仿射不变特性研究
• 4.3 药品表面缺陷检测方法研究
• 4.3.1 瓶口缺陷检测
• 4.3.2 封盖检测
• 4.3.3 液位检测
• 4.3.4 生产日期和编号检测
• 4.4 小结
• 第5章 检测控制系统软件开发
• 5.1 软件整体结构设计
• 5.2 软件功能介绍
• 5.3 基于OPENCV的算法实现
• 5.3.1 OpenCV基础
• 5.3.2 算法实现
• 5.4 小结
• 结论
• 参考文献
• 附录A 攻读学位期间所发表的学术论文目录
• 附录B 从事的科研项目和鉴定成果
• 附录C 获得的专利
• 致谢