基于机器视觉的液剂异物检测算法研究

论文摘要

液剂药物已广泛应用于临床医疗，药品质量好坏直接关系着患者的生命安全，因此，对药品质量在线高效快速地自动检测成为现代企业实现规模化生产的迫切需求。近年来兴起的机器视觉技术为药品质量的无损检测提供了一种有效的技术手段。本文以液剂药物中可见异物的检测为研究对象，具体阐述了系统实现的原理和方法，重点研究了液剂可见异物的检测算法。本文介绍了机器视觉技术的基本概念、主要应用领域、研究现状和未来的发展趋势。针对课题应用背景，提出了以工控机和高速相机为核心的机器视觉系统实现方案，并对系统检测原理、系统组成和功能进行了具体阐述。清晰的像源是实现目标快速检测的前提，在分析、比较图像平滑、锐化和直方图变换等方法的基础上，针对系统所处理图像的特点，提出了基于直方图变换的图像增强预处理算法。算法通过对图像灰度等级的映射，增强了目标与背景的对比度，为图像的进一步处理打下了良好的基础。图像分割是是正确提取检测目标的基础，在分析、研究常用分割算法的基础上，提出了基于图像分块的动态二维最大熵自适应阈值分割算法，并利用该算法对隔帧差分的运动图像进行了分割，分割结果通过区域标记得到了检测目标的面积和数目，为产品质量的合格性评判提供了依据。另外，为了对比分割效果，文中还对基于光流场的图像分割算法进行了研究，并得出光流场法能有效抑制因瓶壁不均产生的光污染，但在实时性方面还需要进一步改进的研究结论。为了测试论文研究的可用性，对所提算法进行了Matlab仿真，仿真结果表明，本文研究的检测算法能较好地满足异物检测的要求，达到了预期目标。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
• 1.1 课题背景及研究目的
• 1.2 国内外研究现状
• 1.3 机器视觉
• 1.3.1 机器视觉的发展及相关学科
• 1.3.2 工业机器视觉硬件与软件组成
• 1.3.3 机器视觉应用
• 1.4 本文主要研究内容及组织结构.
• 第二章 液剂异物在线检测系统方案
• 2.1 液剂异物在线检测系统整体结构
• 2.2 图像采集单元
• 2.2.1 光源的选择
• 2.2.2 摄像机的选取
• 2.3 图像处理单元
• 2.4 控制单元
• 2.5 本章小结
• 第三章 图像预处理算法
• 3.1 图像平滑
• 3.1.1 邻域平均法
• 3.1.2 中值滤波法
• 3.1.3 数学形态学
• 3.2 图像锐化
• 3.2.1 梯度锐化法
• 3.2.2 拉氏算子
• 3.3 空域点处理增强
• 3.4 本章小结
• 第四章 图像分割算法研究
• 4.1 概述
• 4.2 基于阈值的分割方法
• 4.2.1 基于点的阈值方法
• 4.2.2 基于区域的阈值方法
• 4.3 基于运动的图像分割
• 4.3.1 差分法
• 4.3.2 光流法
• 4.4 本章小结
• 第五章 系统仿真
• 5.1 MATLAB语言简介
• 5.2 图像处理流程和算法仿真
• 5.2.1 系统软件的图像处理流程
• 5.2.2 图像获取
• 5.2.3 差分法异物提取及图像增强
• 5.2.4 阈值分割二值化
• 5.2.5 膨胀和腐蚀
• 5.2.6 连通区域个数和面积的计算
• 5.2.7 产品质量评判
• 5.3 本章小结
• 第六章 总结与展望
• 6.1 总结
• 6.2 展望
• 致谢
• 参考文献
• 攻读硕士学位期间所发表的论文