在藥品包裝缺陷檢測這個領域中,依據(jù)人工方法和稱重方法進行檢測,是兩種曾經(jīng)被普遍使用的方法。其中,稱重法對于內容藥品的丟失可以有效檢出,但是對于包裝腔體的破損、裂縫則基本無效;人工法檢測藥品包裝缺陷,依賴于工人的技術熟練程度和身體狀態(tài),如果連續(xù)高強度工作或現(xiàn)場光線不足,都可能導致缺陷無法的正確檢測�；谟嬎銠C視覺技術的藥品包裝檢測方法,以攝像機作為傳感器來拍攝藥品包裝圖像,不需要和藥品包裝物進行機械接觸,可以有效避免包裝的二次破壞。同時,它是一種同時滿足檢測精度和檢測效率需求的檢測方法。本文以此為出發(fā)點,設計一套基于計算機視覺的魚眼塑封藥品包裝實時檢測的處理方法,開展的研究工作有:首先,針對藥品包裝的缺陷檢測問題,設計了計算機視覺的檢測系統(tǒng),系統(tǒng)中包含了計算機、攝像機、圖像采集卡等硬件。針對藥品包裝圖像的噪聲干擾問題,提出了一種組合去噪方法,用均值濾波器、中值濾波器、高斯濾波器完成了對三種噪聲的去除,進而采用大津算法閾值分割增強圖像對比度,去除了去噪后形成的模糊效應。其次,對計算機視覺中幾種典型的區(qū)域分割方法進行了比較,人工閾值的區(qū)域分割、迭代閾值的區(qū)域分割、大津算法一維區(qū)域分割、大津算... 

【文章頁數(shù)】：60 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第1章 緒論
    1.1 課題背景和意義
    1.2 國內外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 藥品包裝計算機視覺系統(tǒng)發(fā)展現(xiàn)狀
        1.2.2 藥品包裝的計算機視覺方法的發(fā)展現(xiàn)狀
    1.3 計算機視覺系統(tǒng)構建
        1.3.1 計算機視覺在藥品包裝過程中的地位
        1.3.2 計算機視覺檢測系統(tǒng)實驗平臺
    1.4 本文主要內容與結構安排
第2章 藥品包裝圖像的噪聲去除
    2.1 藥品包裝圖像的噪聲去除過程
        2.1.1 藥品包裝圖像的均值去噪
        2.1.2 藥品包裝圖像的中值去噪
        2.1.3 藥品包裝圖像的高斯去噪
    2.2 藥品包裝圖像的圖像增強
    2.3 藥品包裝圖像的噪聲去除實驗
        2.3.1 片狀藥品魚眼包裝圖像的去噪實驗
        2.3.2 膠囊藥品魚眼包裝圖像的去噪實驗
    2.4 本章小結
第3章 魚眼塑封藥品包裝圖像的區(qū)域分割
    3.1 區(qū)域分割方法比較
        3.1.1 人工閾值的區(qū)域分割
        3.1.2 迭代閾值的區(qū)域分割
        3.1.3 Otsu一維區(qū)域分割
        3.1.4 Otsu二維區(qū)域分割
    3.2 對于Otsu方法的改進處理
        3.2.1 閾值選擇的改進處理
        3.2.2 算法速度的改進處理
    3.3魚眼塑封藥品包裝圖像的區(qū)域分割實驗
        3.3.1 片狀藥品魚眼塑封包裝圖像的區(qū)域分割
        3.3.2 膠囊藥品魚眼塑封包裝圖像的區(qū)域分割
        3.3.3 圓形藥品魚眼塑封包裝圖像的區(qū)域分割
        3.3.4 多粒圓形藥品的魚眼塑封包裝圖像的區(qū)域分割
    3.4 本章小結
第4章 魚眼塑封藥品包裝圖像的缺陷識別
    4.1 魚眼塑封藥品包裝圖像缺陷識別流程設計
        4.1.1 缺陷識別的流程設計
        4.1.2 缺陷識別的實施步驟
    4.2 魚眼塑封藥品包裝圖像缺陷識別方法設計
        4.2.1 魚眼塑封藥品包裝圖像的顏色特征提取
        4.2.2 魚眼塑封藥品包裝圖像的紋理特征提取
        4.2.3 魚眼塑封藥品包裝圖像的形狀特征提取
        4.2.4 魚眼塑封藥品包裝圖像的缺陷識別測度
    4.3 魚眼塑封藥品包裝圖像缺陷識別實驗
    4.4 本章小結
結論
參考文獻
個人簡歷
致謝


【參考文獻】：
期刊論文
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[3]基于HALCON與圖像拼接的文物修復系統(tǒng)設計與實現(xiàn)[J]. 白宗文.  電子設計工程. 2013(09)
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碩士論文
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[2]基于ARM的泡罩藥品包裝缺陷檢測系統(tǒng)[D]. 王蘭英.河南工業(yè)大學 2012
[3]基于機器視覺的檢測識別系統(tǒng)研究及應用[D]. 王強.電子科技大學 2010
[4]基于幾何特征的目標識別及跟蹤技術的研究[D]. 張強.長春理工大學 2008
[5]藥品泡罩包裝缺陷機器視覺檢測技術的研究[D]. 謝丹毅.中南大學 2007



本文編號：3651522