醫(yī)用鋁塑瓶蓋在生產(chǎn)過程中,會(huì)出現(xiàn)各種類型的殘次品,譬如油污、缺口、圓度異常、高度異常等。此類殘次品流入市場(chǎng),影響企業(yè)形象與藥品使用者健康。若繼續(xù)依靠人工檢測(cè),此方法不僅準(zhǔn)確率低,而且人力成本大。針對(duì)這一現(xiàn)狀,本文基于機(jī)器視覺,通過以下幾個(gè)方面,設(shè)計(jì)開發(fā)了一套醫(yī)藥瓶蓋高速智能檢測(cè)系統(tǒng),目前該系統(tǒng)已取得實(shí)際應(yīng)用。首先介紹傳送系統(tǒng)與圖像采集系統(tǒng)。本系統(tǒng)采用兩段式傳送結(jié)構(gòu),首尾重疊、真空吸附等特殊構(gòu)造,使得瓶蓋隨皮帶穩(wěn)定運(yùn)行,并實(shí)現(xiàn)瓶蓋翻轉(zhuǎn)取相,全面檢測(cè)。圖像采集系統(tǒng)采用六臺(tái)高速工業(yè)相機(jī),瓶蓋正面和背面各一臺(tái),側(cè)面使用四臺(tái),對(duì)瓶蓋圖像全方位采集。其次是檢測(cè)算法的設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)。針對(duì)側(cè)面、正面、背面的圖像特點(diǎn),分別設(shè)計(jì)了具有針對(duì)性的檢測(cè)算法,對(duì)各類缺陷瓶蓋進(jìn)行識(shí)別。在圖像預(yù)處理以及圖像的分割定位中,分別介紹了目前常用的圖像增強(qiáng)和圖像分割以及圖像匹配算法,分析了各類算法的特點(diǎn),并根據(jù)具體情況,針對(duì)瓶蓋圖像特點(diǎn),提出的基于區(qū)域推導(dǎo)思想的圖像定位方法。在檢測(cè)算法中分別設(shè)計(jì)了臟污檢測(cè)、圓度與高度檢測(cè)、六橋檢測(cè)、混色檢測(cè)等算法,實(shí)現(xiàn)了對(duì)各類缺陷的檢測(cè)。最后對(duì)機(jī)械結(jié)構(gòu)和算法進(jìn)行實(shí)際測(cè)試。經(jīng)過大量試驗(yàn)和現(xiàn)場(chǎng)測(cè)試,驗(yàn)... 

【文章來源】：煙臺(tái)大學(xué)山東省

【文章頁數(shù)】：70 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

機(jī)器視覺質(zhì)量檢測(cè)系統(tǒng)簡(jiǎn)圖

禱氐姆治黿峁??蔥卸雜Σ僮鰨?縑蕹?Υ悶返取Ｍ?1.1 機(jī)器視覺質(zhì)量檢測(cè)系統(tǒng)簡(jiǎn)圖1.2研究現(xiàn)狀本系統(tǒng)基于機(jī)器視覺實(shí)現(xiàn)，機(jī)器視覺是一門綜合技術(shù)，涉及到多個(gè)學(xué)科，將機(jī)械控制，工業(yè)打光，成像系統(tǒng)，算法分析等融合，利用機(jī)器模擬人的檢測(cè)與判斷，實(shí)現(xiàn)質(zhì)量檢測(cè)高速化、自動(dòng)化。機(jī)器視覺的發(fā)展從二維圖像分析過渡到三維立體圖像分析，在發(fā)展初期，僅僅是理論研究，到 90 年代，機(jī)器視覺技術(shù)才由理論分析過度到實(shí)際應(yīng)用，但在中國，機(jī)器視覺技術(shù)仍未得到普及。直到 21 世紀(jì)，機(jī)器視覺技術(shù)才在國內(nèi)得到普及和進(jìn)一步的研究。近年來，在各大高校和企事業(yè)單位的積極推動(dòng)下，該技術(shù)迅速發(fā)展�？蒲腥藛T在各個(gè)領(lǐng)域大膽嘗試，在很諸多方面打破了國際壟斷，使得該技術(shù)在各個(gè)方面都得到了廣泛應(yīng)用。

跟隨皮帶運(yùn)行到與后端皮帶輸送機(jī)頭尾重疊處，此時(shí)前端輸送線在尾真空狀態(tài)，而后端輸送線的頭部有真空，真空克服瓶蓋重力將瓶蓋吸起，進(jìn)入后端輸送機(jī)（用于檢測(cè)背面），后端輸送線尾部無真空，瓶蓋依靠慣進(jìn)入到出料口。（4）視覺檢測(cè)單元瓶蓋在前端輸送線上傳送時(shí)會(huì)觸發(fā)相機(jī)傳感器，傳感器觸發(fā) 5 個(gè)相機(jī)分別正面進(jìn)行拍照（4 個(gè)相機(jī)拍側(cè)面，1 個(gè)相機(jī)拍正面）。正面檢測(cè)工位構(gòu)造如圖檢測(cè)工位如圖 2.4。瓶蓋進(jìn)入后端皮帶輸送線會(huì)反轉(zhuǎn)，這時(shí)會(huì)觸發(fā)相機(jī)傳蓋的背面進(jìn)行圖像采集，機(jī)械構(gòu)造如圖 2.5 所示。得到瓶蓋的全方位圖像檢測(cè)系統(tǒng)對(duì)圖像進(jìn)行處理，判斷瓶蓋是否合格。若瓶蓋檢測(cè)為不合格品，信號(hào)傳給剔除電磁閥，電磁閥會(huì)發(fā)出相應(yīng)動(dòng)作，啟動(dòng)高壓吹氣機(jī)將瓶蓋剔格品收納箱。合格品會(huì)自然流入到合格品收納箱，并在出料口處對(duì)瓶蓋進(jìn)數(shù)。關(guān)于檢測(cè)工位光源與鏡頭的設(shè)計(jì)細(xì)節(jié)，將在 2.2.1、2.2.2、2.2.3 節(jié)中詳細(xì)討

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于機(jī)器視覺的無人機(jī)電力巡線技術(shù)[J]. 陳鳳翔,劉博迪,方廣東.  電子技術(shù)與軟件工程. 2019(04)
[2]基于機(jī)器視覺的車流監(jiān)測(cè)和交通燈智能控制[J]. 汪青,梅瑞麟,周岳斌.  機(jī)械管理開發(fā). 2019(02)
[3]計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)在茶葉領(lǐng)域中的應(yīng)用現(xiàn)狀及展望[J]. 黃藩,劉飛,王云,羅凡.  茶葉科學(xué). 2019(01)
[4]機(jī)器視覺技術(shù)軍事應(yīng)用文獻(xiàn)綜述[J]. 黃少羅,張建新,卜昭鋒.  兵工自動(dòng)化. 2019(02)
[5]機(jī)器視覺在紡織中的應(yīng)用現(xiàn)狀與發(fā)展趨勢(shì)[J]. 周建,潘如如,高衛(wèi)東.  棉紡織技術(shù). 2019(02)
[6]基于機(jī)器視覺的社區(qū)智能無人機(jī)配送系統(tǒng)[J]. 曹昕卉.  通訊世界. 2019(02)
[7]基于機(jī)器視覺的雞蛋品質(zhì)無損檢測(cè)方法[J]. 李新成,趙登魯,石紅蕾,員玉良.  食品安全質(zhì)量檢測(cè)學(xué)報(bào). 2019(02)
[8]基于雙打光模板匹配的沖壓件表面缺陷檢測(cè)[J]. 李松,周亞同,張忠偉,池越,韓春穎.  鍛壓技術(shù). 2018(11)
[9]圖像配準(zhǔn)與角點(diǎn)提取算法研究[J]. 徐靜,劉延芳,唐中海.  長春工程學(xué)院學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2017(04)
[10]基于最小二乘法的瓶蓋檢測(cè)算法設(shè)計(jì)應(yīng)用[J]. 黃達(dá),黃樹彩,劉錦昌,龐策.  計(jì)算機(jī)應(yīng)用與軟件. 2017(11)

博士論文
[1]基于機(jī)器視覺的多尺度腦圖像的若干技術(shù)研究[D]. 王水花.南京大學(xué) 2017
[2]不規(guī)則零件機(jī)器視覺檢測(cè)中的關(guān)鍵技術(shù)研究[D]. 朱霞.南京航空航天大學(xué) 2015
[3]基于單目視覺的目標(biāo)識(shí)別與定位研究[D]. 馮春.南京航空航天大學(xué) 2013

碩士論文
[1]基于機(jī)器視覺測(cè)量的齒輪圖像邊界提取算法研究[D]. 單紫薇.沈陽工業(yè)大學(xué) 2017
[2]基于機(jī)器視覺的工件尺寸測(cè)量系統(tǒng)設(shè)計(jì)[D]. 李福建.中國計(jì)量大學(xué) 2017
[3]藥瓶瓶蓋生產(chǎn)線在線視頻檢測(cè)方法的研究[D]. 佟麗娜.河北科技大學(xué) 2015
[4]基于機(jī)器視覺瓶蓋缺陷檢測(cè)系統(tǒng)開發(fā)[D]. 徐寶霞.電子科技大學(xué) 2015
[5]基于雙目視覺的機(jī)械臂伺服系統(tǒng)的研究[D]. 王鵬月.內(nèi)蒙古科技大學(xué) 2013
[6]基于機(jī)器視覺的藥品包裝在線檢測(cè)系統(tǒng)研究[D]. 張煜文.西安建筑科技大學(xué) 2012
[7]基于圖像處理的煙嘴棒圓度檢測(cè)研究[D]. 賀璽.武漢工程大學(xué) 2012
[8]矩不變法的研究及其在圖像分割中的應(yīng)用[D]. 李雙.河南師范大學(xué) 2012
[9]基于邊緣的圖像插值算法及應(yīng)用研究[D]. 趙利華.昆明理工大學(xué) 2011
[10]智能相機(jī)相關(guān)技術(shù)的研究[D]. 李金晶.天津大學(xué) 2009



本文編號(hào)：2953982