NB基于软PLC的药片检测控制系统设计

药品的研发是医药行业高科技的本质特征和主要标志,药品的制作和生产帮助人类抵抗疾病的主要手段,在生产环节药品检测必不可少,以科技强国、质量强国引领的现在医药生产已不能仅仅依赖机器视觉来单独处理,现代药品检测更需要将机器视觉与现代检测系统、控制系统配合使用,本文以机器视觉为基础引入软PLC技术(基于PLC和运动控制的控制方法)来消除传统PLC兼容性差、数据处理能力弱及实时通信能力迟滞方面的问题[1],同时解决机器视觉在拍摄过程中受到拍摄物体运动速度及拍摄精度的问题,本文充分利用了计算机开放式的结构体系以及强大的数据处理能力和高速的网络通信能力设计出一套可以高效完成药品残次检测的控制系统。

图像处理在药片检测中的应用

针对工业流水线上的在线检测系统中的图像处理单元,对药片图像进行预处理、定位分割、特征提取、分类处理等操作,最后实现药片包装的缺粒识别的功能,并保证了较高的准确率。本文主要使用直方图均衡化、基于坐标的区域分割、膨胀腐蚀后药片几何参数的计算、基于面积阀值的分类等步骤,实现预定功能。本文以MATLAB为工具,编写了程序,给出了图像处理的流程﹑部分程序段和实验结果。

基于图像处理的药片检测系统设计

介绍一个基于图像处理的药片检测系统,用VC++对几种典型的边缘检测算法进行了比较,结果表明多尺度小波边缘检测方法在综合轮廓平滑度、去噪能力、准确率几方面,与其他方法相比是最好的。

图像处理在药片缺陷检测中的应用

针对工业流水线上的在线缺陷检测系统中的图像处理单元,对药片图像采用直方图均衡化并统计平均值和方差、基于坐标的阈值分割、几何特征提取等方法,最后实现药片包装的缺粒、缺损,杂质异物混入识别的目的。提出了一种简易改进型的基于坐标的阈值分割方法来计算面积、周长,从而推得圆形度。借鉴了Canny算法,采用滞后阈值法进行边缘检测。最后给出了流程图和实验结果,在MATLAB软件下通过一些药片图像测试表明了该方法的可行性和准确率。

药片视觉系统中图像处理单元设计与验证

提高药片视觉图像检测系统的检测能力,可实现药片大规模高质量生产。为了解决传统视觉系统获取药片全方位信息困难、图像灰度不均衡和药片划痕不易检测等问题,对图像采集单元和图像处理单元进行了优化设计。首先在图像采集单元的四周增加了四面反射镜以获取药片的全方位信息,分别采用二维高斯曲面拟合的灰度补偿法、基于双边阈值和Niblack的划痕检测算法处理图像;获取特征参数并判别药片是否有缺陷;最后搭建测试平台,借助Lab VIEW验证系统的可行性。结果表明,改进后的系统不仅可以便捷的获取药片的全方位信息;且可以更好地检测出药片碎片、表面划痕和污渍等缺陷并作相应分类;降低了药片检测的成本,提高了检测的准确率。

改进MobilenetV3-Small网络结构的药片定位识别方法

针对人工核药效率低的问题,提出了一种改进MobilenetV3-Small网络结构的药片定位识别方法。将获取的原始图片转换到LAB颜色空间,对LAB颜色空间下的L通道进行Canny边缘分割、形态学处理、图像填充、单一药片图像框选,实现对单一药片的定位;通过加载预训练权重,使用K-means聚类算法优化输入尺寸,根据特征图修改网络层等方法改进MobilenetV3-Small网络结构;结合图像处理的定位方法和改进MobilenetV3-Small网络的识别方法,实现对药片的快速准确检测。最终在处理得到的523张单一药片图像上,药片识别算法最终Loss值为0.000035,验证了算法的有效性。