利用圖象順序形態(tài)學(xué)以及基于知識(shí)的閾值選擇算法對(duì)IC圖象進(jìn)行預(yù)處理,具有運(yùn)算量小、速度快和有效的特點(diǎn)。檢測(cè)過(guò)程采用Blob分析,引入質(zhì)量控制圖方法分析系統(tǒng)誤差對(duì)系統(tǒng)穩(wěn)定性的影響,計(jì)算了檢測(cè)系統(tǒng)的工序能力。系統(tǒng)檢測(cè)精度高,實(shí)時(shí)性好,滿(mǎn)足在線檢測(cè)的要求。利用圖象順序形態(tài)學(xué)以及基于知識(shí)的閾值選擇算法對(duì)IC圖象進(jìn)行預(yù)處理,具有運(yùn)算量小、速度快和有效的特點(diǎn)。檢測(cè)過(guò)程采用Blob分析,引入質(zhì)量控制圖方法分析系統(tǒng)誤差對(duì)系統(tǒng)穩(wěn)定性的影響,計(jì)算了檢測(cè)系統(tǒng)的工序能力。系統(tǒng)檢測(cè)精度高,實(shí)時(shí)性好,滿(mǎn)足在線檢測(cè)的要求。

藥品灌裝質(zhì)量檢測(cè)是制藥過(guò)程的一個(gè)重要環(huán)節(jié),是藥品質(zhì)量的可靠保證.針對(duì)大輸液可見(jiàn)異物視覺(jué)檢測(cè)的需求,研制出基于多視覺(jué)的大輸液自動(dòng)化檢測(cè)識(shí)別系統(tǒng).首先研究了圖像的高速高可靠性預(yù)處理方法,有效消除由機(jī)械振動(dòng)和跟蹤引起的干擾.研究了以藥液微小異物為目標(biāo)的改進(jìn)模糊細(xì)胞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像分割方法,揭示了液體中異物目標(biāo)、微粒、氣泡等產(chǎn)生機(jī)理,綜合分析目標(biāo)的形態(tài)特征、邊緣輪廓、運(yùn)行特征等,得到各種異物的類(lèi)型特征以及在序列圖像中的動(dòng)態(tài)變化信息.最后,使用序列圖像的目標(biāo)特征

(1) 易拉罐空罐視覺(jué)檢測(cè)系統(tǒng)
檢測(cè)速度:高達(dá)120000罐/小時(shí)
檢測(cè)對(duì)象:易拉罐空罐的罐口、內(nèi)壁、罐底的外觀缺陷
檢測(cè)內(nèi)容:可檢測(cè)罐口的缺角、變形、檢測(cè)內(nèi)壁、罐底的臟污、異物、壓傷等缺陷
(2) 易拉罐罐底字符識(shí)別及缺陷檢測(cè)設(shè)備
檢測(cè)對(duì)象:易拉罐罐底字符識(shí)別、易拉罐罐底缺陷
檢測(cè)內(nèi)容:罐底的字符噴碼質(zhì)量、識(shí)別噴碼字符、檢測(cè)罐底外觀缺陷、罐體頂?shù)椎罐D(zhuǎn)、罐身圖文顛倒。
可自動(dòng)生成日期碼發(fā)送給噴碼機(jī),人工只需輸入班次或批號(hào)燈信息。
(3) 易拉罐罐蓋檢測(cè)設(shè)備
檢測(cè)速度:高達(dá)150000個(gè)/小時(shí)
檢測(cè)內(nèi)容:罐蓋的混蓋、偏移、斑點(diǎn)、頂部凹陷、表面劃痕、污損燈缺陷