安瓿溶液中可见异物的视觉检测方法研究

论文摘要

本文以医药安瓿溶液中的可见异物为检测对象，进行了视觉检测技术的研究，旨在模拟人眼检测以确保检测精度和检测方法的合理性，设计的检测算法已经应用于安瓿溶液可见异物检测系统中，有效地提高了检测速度和检测精度，产生了巨大的经济效益和社会效益。首先，简要介绍了机器视觉技术的发展和应用，并在此基础上，详细阐述了针对当前国内外的医药环境的视觉技术的应用现状，阐明了开发全自动智能灯检机器人的重大意义；随后，对可见异物检测机器人的国内外研究现状进行探索和分析，并简要介绍了当前可见异物检测中的关键技术，根据实际检测对象分析了系统中的检测难点。其次，介绍了目前常用的弱小目标检测方法，并根据检测流程分为两类，即TBD和DBT方法介绍，详细分析了常用的DBT方法，并给出了两种方法的实验结果并进行了对比分析，最后对比介绍了DBT方法和TBD方法的优缺点。然后，在详细介绍了可见异物检测系统平台后，重点分析了针对安瓿溶液中可见异物的视觉检测方法，在总结溶液中的异物运动规律的基础上，提出改进的帧差法与自适应阈值相结合的检测算法；并分析了系统中检测对象的特点和检测难点。针对机械不稳定、瓶壁干扰和外界光线干扰等难题，提出了首先通过纠正偏移量消除机械抖动的影响，再通过合理设置图像获取的时间间隔，结合改进的差分法来检测目标；并给出了实验结果，验证了所提出的改进的检测算法的有效性和实用性。随后，针对溶液中可见异物的检测结果，设计合理的跟踪算法以确保检测精度和检测速度的要求。在分析kalman滤波方法的原理和计算过程后，应用改进的kalman滤波预测的方法进行目标跟踪，通过合理的设置图像获取时间间隔，对图像中的可疑运动目标建立运动方程，对可疑目标的轨迹进行跟踪和预测，最后给出实验结果验证了算法的有效性。最后对安瓿溶液中可见异物检测系统，给出了详细的介绍，包括视觉检测系统的组成，分析了检测系统的光学模块、机械组成部分及电气部分等；并介绍了视觉检测系统的软件系统，简要介绍了当中的系统控制模块和运行状况模块，重点介绍了视觉检测部分，包括检测参数调节、相机参数调节等部分。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第1章 绪论
• 1.1 研究背景和意义
• 1.1.1 研究背景
• 1.1.2 研究意义
• 1.2 可见异物检测机器人研究现状
• 1.3 安瓿溶液中可见异物检测中关键技术研究现状
• 1.4 安瓿溶液中可见异物检测的难点
• 1.5 论文内容与结构安排
• 第2章 常用小目标检测跟踪方法研究
• 2.1 目标检测方法概述
• 2.2 先检测后跟踪（DBT）方法研究
• 2.2.1 数学形态学方法
• 2.2.2 基于像素分析的方法
• 2.2.3 基于变换方法
• 2.3 先跟踪后检测方法（TBD）研究
• 2.3.1 基于三维匹配的滤波方法
• 2.3.2 基于投影变换的方法
• 2.3.3 高阶相关方法
• 2.4 DBT 方法与 TBD 方法分析比较
• 2.5 本章小结
• 第3章 安瓿溶液中可见异物检测方法研究
• 3.1 检测对象及难点分析
• 3.1.1 检测对象
• 3.1.2 检测难点分析
• 3.2 检测方案设计
• 3.3 图像获取
• 3.4 图像预处理
• 3.4.1 有效区域选定
• 3.4.2 图像预处理
• 3.5 基于背景减除法的异物检测
• 3.5.1 算法分析
• 3.5.2 实验结果
• 3.6 基于帧间差分法的异物检测方法
• 3.6.1 帧差法算法分析
• 3.6.2 改进帧差法
• 3.6.3 实验结果及分析
• 3.7 本章小结
• 第4章 安瓿溶液中可见异物跟踪方法研究
• 4.1 概述
• 4.1.1 运动目标跟踪流程分类
• 4.1.2 运动目标跟踪方法分类
• 4.1.3 本章主要内容介绍
• 4.2 kalman 滤波与预测
• 4.2.1 算法原理
• 4.2.2 算法特点
• 4.3 基于 kalman 滤波预测的跟踪算法
• 4.4 实验结果及分析
• 4.4.1 knapp 测试介绍
• 4.4.2 knapp 测试
• 4.4.3 重复性实验
• 4.5 本章小结
• 第5章 可见异物检测系统整体设计
• 5.1 视觉检测机器人结构
• 5.2 全自动异物检测机器人的系统结构
• 5.2.1 视觉检测对象
• 5.2.2 光学系统
• 5.2.3 机械系统
• 5.2.4 电气系统
• 5.3 全自动异物检测机器人的软件设计
• 5.3.1 总体介绍
• 5.3.2 系统控制模块
• 5.3.3 运行状况模块
• 5.3.4 视觉检测模块
• 5.4 本章小结
• 结论
• 参考文献
• 致谢
• 附录A 攻读学位期间所发表的学术论文和成果目录
• 附录B 攻读学位期间参与的主要科研项目