[發(fā)明專利]一種基于機(jī)器視覺藥品泡罩包裝缺陷檢測(cè)方法及系統(tǒng)在審
| 申請(qǐng)?zhí)枺?/td> | 201810107074.3 | 申請(qǐng)日: | 2018-02-02 |
| 公開(公告)號(hào): | CN108344743A | 公開(公告)日: | 2018-07-31 |
| 發(fā)明(設(shè)計(jì))人: | 黃遠(yuǎn)民;易銘;楊偉航;楊元?jiǎng)P | 申請(qǐng)(專利權(quán))人: | 佛山職業(yè)技術(shù)學(xué)院 |
| 主分類號(hào): | G01N21/88 | 分類號(hào): | G01N21/88 |
| 代理公司: | 深圳市君勝知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 44268 | 代理人: | 王永文;劉文求 |
| 地址: | 528137 廣東*** | 國省代碼: | 廣東;44 |
| 權(quán)利要求書: | 查看更多 | 說明書: | 查看更多 |
| 摘要: | |||
| 搜索關(guān)鍵詞: | 泡罩 藥品泡罩包裝 基于機(jī)器 圖像 視覺 采集圖像信息 提取圖像特征 圖像信息處理 激光發(fā)射器 表面缺陷 存儲(chǔ)標(biāo)準(zhǔn) 灰度變換 缺陷檢測(cè) 缺陷藥片 數(shù)據(jù)存儲(chǔ) 圖像邊緣 圖像采集 圖像分割 圖像特征 相應(yīng)區(qū)域 藥片位置 閾值設(shè)定 藥片 檢測(cè) 容差 投射 去除 噪聲 標(biāo)簽 分解 分割 跟蹤 恢復(fù) | ||
1.一種基于機(jī)器視覺藥品泡罩包裝檢測(cè)方法,其特征在于,包括以下步驟:
步驟一,圖像采集,采用激光發(fā)射器投射到包裝好的泡罩上,采集圖像信息;
步驟二,圖像信息處理、圖像的增強(qiáng)、恢復(fù)、編碼和灰度變換,利用中值濾波法對(duì)采集到圖像進(jìn)行噪聲的去除;
步驟三,圖像分割(對(duì)象或邊界),閥值設(shè)置;
步驟四,圖像邊緣跟蹤,利用Canny邊緣檢測(cè)算法檢測(cè)泡罩邊緣;
步驟五,提取圖像特征,對(duì)分解的圖像進(jìn)行閾值設(shè)定,閥值提取相應(yīng)區(qū)域的圖像特征;
步驟六,提取分割藥品的顏色、位置、尺寸和形狀;
步驟七,選擇藥片位置、尺寸、形狀和表面缺陷尺寸的容差;
步驟八,存儲(chǔ)標(biāo)準(zhǔn)模板,藥片特征和容差值;
步驟九,對(duì)缺陷藥片和對(duì)應(yīng)的泡罩打上標(biāo)簽;
步驟十,數(shù)據(jù)存儲(chǔ),顯示相應(yīng)的檢查結(jié)果同時(shí)把相關(guān)缺陷信息保存在相應(yīng)的數(shù)據(jù)庫里面。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于機(jī)器視覺藥品泡罩包裝檢測(cè)方法,其特征在于,所述步驟一中采集圖像信息方式為激光發(fā)射器投射到藥品泡罩上,得到相應(yīng)的人工紋理,再通過工業(yè)CCD相機(jī)采集圖像信息。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于基于機(jī)器視覺藥品泡罩包裝檢測(cè)方法,其特征在于,所述工業(yè)CCD相機(jī)通過絲桿與伺服電機(jī)連接,并在伺服電機(jī)帶動(dòng)下變換拍攝位置。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于機(jī)器視覺藥品泡罩包裝檢測(cè)方法,其特征在于,所述步驟二的中值濾波方法是:對(duì)待處理的當(dāng)前像素,選擇一個(gè)模板,該模板為其鄰近的若干個(gè)像素組成,對(duì)模板的像素由小到大進(jìn)行排序,再用模板的中值來替代原像素的值。
5.根據(jù)權(quán)利要4所述的基于機(jī)器視覺藥品泡罩包裝檢測(cè)方法,其特征在于,所述模板為權(quán)系數(shù)矩陣模板,公式為:
;
g=median[(x-1,y-1)+f(x,y-1)+f(x+1,y-1)+f(x-1,y)+f(x,y)+f(x+1,y) +f(x-1,y+1)+f(x,y+1)+f(x+1,y+1)]。
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于機(jī)器視覺藥品泡罩包裝檢測(cè)方法,其特征在于,所述Canny邊緣檢測(cè)算法的步驟如下:
第一步:消除噪聲采用2D高斯濾波模板進(jìn)行卷積的方式來進(jìn)行噪聲消除;
第二步:計(jì)算梯度的幅值和方向采用了一階偏導(dǎo)的有限差分進(jìn)行相關(guān)計(jì)算,
利用導(dǎo)數(shù)算子(比如Prewitt算子、Sobel算子)找到圖像灰度的沿著兩個(gè)方向的偏導(dǎo)數(shù)(Gx,Gy),并求出梯度的大小; ;
第三步:利用第二步的結(jié)果計(jì)算出梯度的方向;再根據(jù)公式:;得到了邊緣方向,就可以把邊緣的梯度方向大致地分為以下四種方向:水平、豎直、45度和135度方向;然后根據(jù)梯度的方向找到這個(gè)像素梯度方向的鄰接像素;
第四步:用雙閾值算法檢測(cè)和連接邊緣;利用累計(jì)直方圖計(jì)算出兩個(gè)閾值。
7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于機(jī)器視覺藥品泡罩包裝檢測(cè)方法,其特征在于,所述步驟五、步驟六、步驟七、步驟八和步驟十提均是通過機(jī)器視覺軟件Halcon來實(shí)現(xiàn)。
8.一種如權(quán)利要求1-7任意一項(xiàng)所述基于機(jī)器視覺藥品泡罩包裝檢測(cè)方法的檢測(cè)系統(tǒng),其特征在于,包括提供激光照明光源的激光發(fā)射器、光電感應(yīng)開關(guān)、CCD圖像傳感器、圖像處理器、控制單元、傳送裝置、機(jī)械定位裝置和執(zhí)行裝置;所述控制單元分別與傳送裝置、機(jī)械定位裝置、執(zhí)行裝置、圖像處理器、激光發(fā)射器、光電感應(yīng)開關(guān)和CCD圖像傳感器連接;所述執(zhí)行裝置與工業(yè)CCD相機(jī)連接。
9.根據(jù)權(quán)利要求8所述的基于機(jī)器視覺藥品泡罩包裝檢測(cè)方法的檢測(cè)系統(tǒng),其特征在于,所述圖像處理器包括圖像預(yù)處理單元、圖像分割單元、提取圖像特征的特征提取單元、進(jìn)行圖像分類的分類單元和進(jìn)行圖像分析的圖像機(jī)構(gòu)分析單元;所述圖像機(jī)構(gòu)分析單元與控制單元連接;所述圖像預(yù)處理單元與工業(yè)CCD相機(jī)連接。
10.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于機(jī)器視覺藥品泡罩包裝檢測(cè)方法的檢測(cè)系統(tǒng),其特征在于,所述工業(yè)CCD相機(jī)將采集的圖像信息通過光電轉(zhuǎn)換的原理將光電信號(hào)轉(zhuǎn)換為數(shù)字信號(hào),然后傳輸給圖像預(yù)處理單元。
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- 專利分類
G01N 借助于測(cè)定材料的化學(xué)或物理性質(zhì)來測(cè)試或分析材料
G01N21-00 利用光學(xué)手段,即利用紅外光、可見光或紫外光來測(cè)試或分析材料
G01N21-01 .便于進(jìn)行光學(xué)測(cè)試的裝置或儀器
G01N21-17 .入射光根據(jù)所測(cè)試的材料性質(zhì)而改變的系統(tǒng)
G01N21-62 .所測(cè)試的材料在其中被激發(fā),因之引起材料發(fā)光或入射光的波長(zhǎng)發(fā)生變化的系統(tǒng)
G01N21-75 .材料在其中經(jīng)受化學(xué)反應(yīng)的系統(tǒng),測(cè)試反應(yīng)的進(jìn)行或結(jié)果
G01N21-84 .專用于特殊應(yīng)用的系統(tǒng)
- 基于加工能力特征模型的機(jī)器組調(diào)度方法
- 人機(jī)匹配裝置、匹配系統(tǒng)、人機(jī)匹配方法以及人機(jī)匹配程序
- 基于SolidWorks、ADAMS環(huán)境的球形機(jī)器人綜合仿真方法
- 用于訓(xùn)練基于機(jī)器學(xué)習(xí)的模型的系統(tǒng)和計(jì)算機(jī)實(shí)施方法
- 一種機(jī)器人作業(yè)過程中的自動(dòng)控制方法及裝置
- 一種多模態(tài)機(jī)器人智能繪畫方法
- 一種基于機(jī)器人的視點(diǎn)規(guī)劃方法、裝置及測(cè)量系統(tǒng)
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