【摘要】：醫(yī)藥大輸液是我國醫(yī)藥行業(yè)五大重要制劑之一,不僅是醫(yī)療機構(gòu)日常必須使用的藥品,而且在臨床上應(yīng)用最頻繁。然而,在大輸液的包裝工序中,由于封裝技術(shù)的原因會出現(xiàn)瓶體與瓶蓋封裝不嚴的情況,不僅嚴重影響了藥品的質(zhì)量、危害人類健康,而且影響下一道工序的進行。因此有必要對藥瓶的封裝缺陷進行識別,以剔除不合格品,從而提高藥品的質(zhì)量。本文主要針對藥瓶封裝缺陷的特點,設(shè)計了一種基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的藥瓶封裝缺陷自動識別算法。本文的主要研究內(nèi)容如下:(1)為了獲取高質(zhì)量的二值化圖像,對圖像處理相關(guān)算法進行研究。首先,對圖像進行了灰度化處理;其次,在灰度化圖像的基礎(chǔ)上,對圖像濾波、圖像增強、圖像分割和形態(tài)學操作等均采用多種算法進行實驗,對比分析各種算法的優(yōu)缺點,從而選擇了適合本課題的算法。(2)對處理后的藥瓶目標圖像進行特征提取。利用不同類型缺陷的特點,遵循特征提取的原則,分別從形狀特征和紋理特征兩方面進行特征提取,統(tǒng)計其相關(guān)的特征值,并作為模式識別的輸入向量。(3)對封裝缺陷進行模式識別。首先,對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)、學習算法以及網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計方法進行了詳細的介紹,在分析了標準BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法存在的不足后,采用動量BP法對其進行改進,采用訓練好的BP網(wǎng)絡(luò)進行仿真。其次,對可能引起識別準確率的誤差進行分析,提出有效的改善方法,為后期系統(tǒng)的改進打下基礎(chǔ);最后,對系統(tǒng)進行了軟件的設(shè)計,并通過設(shè)計好的軟件對缺陷識別進行測試。
【圖文】：

２．１概述逡逑在液體藥品的制備過程中：灌裝、封蓋、貼標和噴碼是影響藥品質(zhì)量和包裝的四道逡逑重要工序。在藥瓶的封蓋工序中，可能會出現(xiàn)尚蓋、歪蓋和無蓋等情況，如圖２．１所不。逡逑這些情況中輕微的會導致產(chǎn)品外觀的不美觀，影響企業(yè)的形象，，嚴重的會導致瓶內(nèi)藥品逡逑的質(zhì)量發(fā)生變化，影響到用藥者的生命健康。逡逑標準蓋邐高蓋邐歪蓋邐無蓋逡逑ｉ＾—逡逑ｐ，邋槰．Ｊｌ邋；晨逡逑圖２．１常見缺陷圖像逡逑Ｆｉｇ．２．１邋Ｔｈｅ邋ｃｏｍｍｏｎ邋ｄｅｆｅｃｔｓ邋ｏｆ邋ｂｏｔｔｌｅｓ逡逑本文主要針對封蓋工序中可能出現(xiàn)的情況進行研究，以及T剔除不合格品。逡逑２．２檢測系統(tǒng)總體方案逡逑２．２．１系統(tǒng)的設(shè)計目標逡逑根據(jù)目前液體藥品生產(chǎn)線的生產(chǎn)需求，以及考慮到自身的技術(shù)能力，系統(tǒng)設(shè)計要滿逡逑足以下技術(shù)要求：逡逑１．

藥瓶封裝缺陷檢測系統(tǒng)結(jié)構(gòu)按功能大致可分為３個部分：成像部分、圖像采集與處逡逑理部分、控制部分�？紤]到實驗條件和時間的限制，本文僅對前兩個部分進行研宄設(shè)計，逡逑本文的檢測系統(tǒng)總體框架圖如圖２．２所示。逡逑光學成像系統(tǒng)邐—邐ｎ＝＾－ｉ逡逑＿邋邐邋圖像邐邐逡逑源邋工業(yè)相機邋捕捉．．５邋丨邐圖像處理逡逑一－邐系纟充邐Ｓ邐與決策模塊逡逑￣￣Ｉ逡逑）工業(yè)邋＜／邐／｜邐７＼逡逑對象．＞邐ｒ＼邋，邋＝Ｔ＼邐圖像預處理逡逑｜剔除裝罡邐邐ｊ邐逡逑：邋｜傳送帶｜邋？—二｜特征＾取理逡逑｜分揀裝Ｍ邐——＊邐逡逑模式識別逡逑＾＾７邐邋——－ｊｊ逡逑控制與執(zhí)行模塊逡逑圖２．２檢測系統(tǒng)總體框架圖逡逑Ｆｉｇ．２．２邋Ｔｈｅ邋ｆｒａｍｅｗｏｒｋ邋ｏｆ邋ｔｈｅ邋ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ邋ｓｙｓｔｅｍ逡逑成像部分主要由攝像機和照明系統(tǒng)組成，負責原始圖像數(shù)據(jù)的采集，攝像機向圖像逡逑處理系統(tǒng)輸出視頻信號，照明系統(tǒng)主要負責提供合適的光源。逡逑圖像采集與處理部分也就是軟件算法部分。首先負責接收由攝像機傳遞的視頻信號；逡逑然后根據(jù)檢測系統(tǒng)所要達到的目的對原始圖像數(shù)據(jù)進行一系列圖像處理運算，并將運算逡逑結(jié)果傳送至控制部分。逡逑控制部分是主要由計算機、傳送裝置、剔除裝置等器件構(gòu)成的控制系統(tǒng)。其中計算逡逑機可以實現(xiàn)各種檢測數(shù)據(jù)的記錄、統(tǒng)計、顯示并保存等功能；此外
【學位授予單位】：東北大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：TP391.41;TP183;TH788

【參考文獻】

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1 王華榮;;玻璃瓶缺陷檢測技術(shù)綜述[J];福建電腦;2012年08期

2 彭麗蓉;;人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在經(jīng)濟預測中的應(yīng)用[J];科學咨詢(科技·管理);2010年12期

3 賈海霞;;我國醫(yī)藥包裝業(yè)的現(xiàn)狀及發(fā)展舉措[J];太原科技;2009年08期

4 師寧;;計算機視覺在包裝行業(yè)中的應(yīng)用[J];邢臺職業(yè)技術(shù)學院學報;2008年03期

5 孫蕾;溫有奎;李丙春;;圖像增強算法與評價方法研究[J];計算機工程;2007年08期

6 張磊;羅翔;史金飛;;機器視覺實時問題的對策與研究方法綜述[J];制造業(yè)自動化;2006年06期

7 陳作炳;連迅;馬榮海;;基于ARM與DSP玻璃缺陷在線檢測系統(tǒng)[J];電子測量技術(shù);2006年02期

8 董劍龍;徐美芳;;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在缺陷識別中的應(yīng)用[J];山西電子技術(shù);2005年06期

9 陳浩,陳泉林,汪侃;智能交通監(jiān)視系統(tǒng)中運動目標提取算法研究[J];計算機應(yīng)用與軟件;2004年04期

10 鄭繩楦;楊果根;吳樹祥;;玻璃缺陷CCD檢測系統(tǒng)及信號處理方法的研究[J];東北重型機械學院學報;1990年01期

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1 張輝;醫(yī)藥大輸液可見異物的視覺檢測機器人技術(shù)研究[D];湖南大學;2012年

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1 王保軍;基于機器視覺的藥瓶封裝缺陷檢測系統(tǒng)研究[D];東北大學;2014年

2 田旭;基于機器視覺的電子標簽表面質(zhì)量檢測系統(tǒng)設(shè)計[D];浙江工業(yè)大學;2014年

3 蘇慧娟;藥用管制瓶在線檢測技術(shù)研究[D];長春理工大學;2014年

4 李勇;基于機器視覺的玻璃瓶在線檢測系統(tǒng)研究[D];山東大學;2012年

5 周雪梅;基于顏色和形狀特征的圖像檢索技術(shù)研究[D];河南理工大學;2010年

6 趙鵬;基于機器視覺的藥品包裝檢測技術(shù)研究[D];湖南大學;2009年

7 王立;基于中值濾波和小波變換的改進型圖像去噪研究[D];北京郵電大學;2009年

8 殷俊;藥用玻璃瓶特征參數(shù)圖像檢測系統(tǒng)的研究[D];合肥工業(yè)大學;2008年

9 陸春梅;基于數(shù)字圖像處理技術(shù)的接桿激光環(huán)焊焊縫視覺檢測系統(tǒng)研究[D];上海交通大學;2008年

10 陳天寶;基于BP網(wǎng)絡(luò)的浮法玻璃缺陷分類算法研究[D];華中科技大學;2007年

本文編號：2624727