基于机器视觉的药品包装检测系统研究与设计

《基于机器视觉的药品包装检测系统研究与设计》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。

1、天津大学硕士学位论文基于机器视觉的药品包装检测系统研究与设计ResearchandDesignofPharmaceuticalPackagingDetectionSystemBasedonMachineVision学科专业：机械工程研究生：杜宇指导教师：王刚教授企业教师：孟丹副教授天津大学机械工程学院2017年4月独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作和取得的研究成果，除了文中特别加以标注和致谢之处外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得天津大学或

2、其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。学位论文作者签名：签字日期：年月日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解天津大学有关保留、使用学位论文的规定。特授权天津大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，并采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编以供查阅和借阅。同意学校向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘。（保密的学位论文在解密后适用本授权说明）学位论文作者签名：导师签名：签字日期：年月日签字日

3、期：年月日中文摘要药品的包装检测具有十分重要的意义，其准确率与效率直接关系到药品分类、存储和安全服用等重大问题，同时也关系到生产厂家的经济效益。现有的药品包装检测手段仍多以人工为主，速度慢、效率低，极易产生漏检或误检现象，需要大量人力成本且工作枯燥。本课题即面向药品包装缺陷检测，针对传统药品包装检测方法存在的诸多缺陷，提出了基于机器视觉技术的药品包装采集去噪及缺陷特征提取方法，设计了一套药品包装智能检测系统，同时研发了一种用于玻璃瓶包装过程缺损检测系统的通用平台。结合药品包装生产线的实际环境，准确的

4、对药品包装中出现的错装、漏装、灌装药液量、标签缺损、批号喷码错误等可能出现的质量问题进行实时在线检测。同时，在机器视觉系统与整体检测系统的机械实现上做出了机械设计结构图，为它们的有机融合提出了参考方案。本文详细介绍了课题中所涉及的图像处理技术与机器视觉的相关概念与基本理论，包括其发展历史、研究现状、应用特点和领域以及发展趋势。深入研究了药品包装生产环境及其设备的性质与特点，提出了基于机器视觉的药品包装检测策略，设计了系统框架，同时对硬件进行了选型、对其相关机械原理进行了细致的剖析。面向药品包装中药液

5、的包装检测，对图像采集、图像处理、缺陷特征提取及分析方法、以及图象处理后机械分离的实现等步骤进行了深入研究。利用中值滤波法和平均邻域法对图像噪声进行了有效抑制，获得了较为平滑的图像边缘；同时在图像分割中，将阈值法和边缘检测相结合并得到其二值图像；针对传统二维阈值分割法的固有缺陷，提出了一种改进的基于二维直方图的快速Otsu算法，首先将阈值维度从二维降为一维，并通过压缩直方图实现预搜索，然后再将搜索范围转回到原二维直方图，改进的算法为小范围的精确算法，其运算量显著降低；最终提出了基于标签和液位阈值的判

6、断准则，对目标是否为缺陷作出决策。应用可视化编程语言VB6.0对检测系统的软件部分进行了模块化设计，针对系统实时性要求，对程序框架和流程进行了优化。关键词：药品包装检测，机器视觉，图像去噪，缺陷特征提取IABSTRACTThedetectionofthedrugspackagingisextremelyimportant,itsaccuracyandefficiencyisnotonlydirectlyrelatedtothedrugclassification,storage,andsecurit

7、yofthedrugtaking,butalsoaffecttheeconomicbenefitsofthemanufacturer.Theexistingmeansofthedrugspackagingaremostlyrelyonmanualoperation,themissrateandtheefficiencyarebothverylow,anditiseasytoproducefalsedetection.Meanwhileitneedsalotoflaborcostsandthework

8、isboring.Aimingattheproblemsabove,thisdissertationisbasedonmachinevisiontechnology,theimagedenoisingmethodandtheextractingmethodofthefaultfeaturesfacetothedrugpackagingareputforward,asetoftheintelligentdrugpackagingdetectionsystemisdesi