基于机器视觉技术的药品瓶包装标准认证在线检测系统技术方案

本发明专利技术公开了基于机器视觉技术的药品瓶包装标准认证在线检测系统，其特征在于，包括图像采集模块、通讯模块、输出模块、智能判断决策模块、剔除模块、参数设置模块、预处理模块和数字图像处理模块，图像采集模块用于获取药品瓶包装图像；参数设置模块提供数据库数据文件的设置和存储操作；预处理模块按照设定的值完成初始化操作；数字图像处理模块完成实时采集图像的数字化处理；智能判断决策模块进行图像数据的比较和判断处理。本发明专利技术将机器视觉技术应用于药品瓶包装检测中，以机器代替人工完成检测，避免了生产过程中的双向污染，将人的介入因素降到最低程度，并且降低了检测系统的成本，同时具有了准确度高、速度快、检测结果客观的特点。

On line inspection system of drug bottle packaging standard certification based on machine vision technology

The invention discloses a medicine bottle packaging standard machine vision technology certification online detection system based on features including image acquisition module, communication module, output module, intelligent decision-making module, eliminating module, parameter setting module, preprocessing module and image processing module, image acquisition module is used for acquiring the pharmaceutical packaging image bottle; the parameter setting module provides a set of database operation and storage data file; preprocessing module according to the set value of the complete initialization operation; digital processing of digital image processing to complete the real-time image acquisition module; intelligent decision-making module and compare image data processing. The application of machine vision technology in the drug bottle packaging machine to replace artificial detection, detection, way to avoid the pollution in the production process, will be involved in human factors is reduced to the lowest level, and reduce the cost of detection system, and has high accuracy, fast speed, the test results of objective characteristics.

【技术实现步骤摘要】
基于机器视觉技术的药品瓶包装标准认证在线检测系统
本专利技术涉及药品瓶包装检测，具体涉及基于机器视觉技术的药品瓶包装标准认证在线检测系统。
技术介绍
在药品这一特殊产品的生产过程中有许多检测环节，如药液装量、药丸装填、标签检测、批号监控等等。长期以来，我国药厂通常都采用人工检测，生产效率低，工人劳动强度大，而且很容易造成检测结果不稳定，甚至不准确。近年来，随着计算机技术的发展，数字图像处理的理论和方法不断完善，利用机器视觉实现产品无接触自动检测的技术已逐渐变得切实可行。现有技术中的机器视觉产品造价较高，不利于大面积推广。
技术实现思路
本专利技术所要解决的技术问题是现有技术中的机器视觉产品造价较高，目的在于提供基于机器视觉技术的药品瓶包装标准认证在线检测系统，采用新的检测系统，降低视觉检测系统的造价成本。本专利技术通过下述技术方案实现：基于机器视觉技术的药品瓶包装标准认证在线检测系统，包括图像采集模块、通讯模块、输出模块、智能判断决策模块、剔除模块、参数设置模块、预处理模块和数字图像处理模块，所述图像采集模块用于获取药品瓶包装图像；所述参数设置模块提供数据库数据文件的设置和存储操作；预处理模块按照设定的值完成初始化操作；数字图像处理模块完成实时采集图像的数字化处理；智能判断决策模块进行图像数据的比较和判断处理；剔除模块完成剔除工作的控制；通讯模块完成检测系统与上位机和数据库的双向通讯及统计数据的上报；输出模块采用图形方式，为用户提供方便操作和统计显示，便于用户在检测品种改变时及时更换参数设置值并增删或修改数据库。图像采集可通过触发采集或连续采集，把目标对象的光学特性变成二维信息的电信号，然后经过数据采集卡或采集设备本身所带的取样和量化功能，将其转化成数字图像。之后，系统对数字图像进行处理，包括图像的预处理、图像增强、图像分割、特征提取等一系列步骤，最后通过智能判断决策模块进行测量和判断，控制剔除模块对不合格的药品瓶进行剔除。进一步地，图像采集模块包括相机、光源和触发器。触发器采用光触发器，光源的变化控制触发器触发相机完成药品瓶的图像获取。进一步地，预处理模块包括灰度值调整、滤波、填充缝隙、图像分割、去边缘毛刺，所述预处理模块目的在于为使药品瓶图像特征更明显。进一步地，参数设置模块包括对药品瓶图像上字符的合并、显示白色、分离、返回、相连、排列、显示的处理操作。本专利技术与现有技术相比，具有如下的优点和有益效果：本专利技术将机器视觉技术应用于药品瓶包装检测中，以机器代替人工完成检测，避免了生产过程中的双向污染，将人的介入因素降到最低程度，并且降低了检测系统的成本，同时具有了准确度高、速度快、检测结果客观的特点。附图说明此处所说明的附图用来提供对本专利技术实施例的进一步理解，构成本申请的一部分，并不构成对本专利技术实施例的限定。在附图中：图1为本专利技术结构示意图。具体实施方式为使本专利技术的目的、技术方案和优点更加清楚明白，下面结合实施例和附图，对本专利技术作进一步的详细说明，本专利技术的示意性实施方式及其说明仅用于解释本专利技术，并不作为对本专利技术的限定。实施例如图1所示，基于机器视觉技术的药品瓶包装标准认证在线检测系统，包括图像采集模块、通讯模块、输出模块、智能判断决策模块、剔除模块、参数设置模块、预处理模块和数字图像处理模块，所述图像采集模块用于获取药品瓶包装图像；所述参数设置模块提供数据库数据文件的设置和存储操作；预处理模块按照设定的值完成初始化操作；数字图像处理模块完成实时采集图像的数字化处理；智能判断决策模块进行图像数据的比较和判断处理；剔除模块完成剔除工作的控制；通讯模块完成检测系统与上位机和数据库的双向通讯及统计数据的上报；输出模块采用图形方式，为用户提供方便操作和统计显示，便于用户在检测品种改变时及时更换参数设置值并增删或修改数据库。图像采集模块包括相机、光源和触发器。预处理模块包括灰度值调整、滤波、填充缝隙、图像分割、去边缘毛刺，所述预处理模块目的在于为使药品瓶图像特征更明显。参数设置模块包括对药品瓶图像上字符的合并、显示白色、分离、返回、相连、排列、显示的处理操作。图像采集模块采用CMOS数字相机(DH－HV1302UM－T，配镜头M3Z1228－mp)，将完成生产线输送带上的包装瓶图像获取。根据药品包装瓶的规格，光源采用200×200的LED背光红光光源。图像的获取采用触发抓拍方式，检测元件为OMORN的E3Z－B61+E39RES，这是一个反射型的触发器，由光电触发器与反射板组成。本实施例中，在线检测系统可进行药液装量检测、药瓶批号检测、药瓶标签检测。关于药液装量检测，实际上就是对瓶中液位进行检测。根据人的视觉原理，有效的边缘是灰度值梯度变化最大的部分。实践证明，瓶子封口边缘与背景、瓶中液面与瓶身上侧的灰度有显著的不同，即可以对图像根据灰度跳变点进行测量。所以，本系统采用HALCON灰度值形态学算法对实时图像进行分割处理和分析。其步骤如下：(1)图像采集与读取：在HALCON中调用open＿framegrabber算子，访问图像采集设备，再调用算子grab＿image进行图像采集，并将采集的玻璃瓶图像存入HALCON图库中。然后，调用read＿image和dev＿display算子进行图像读取和显示。(2)获取测量区域：调用gen＿measure＿rectangle、dev＿set＿color和disp＿rectangle等算子，并赋以一定的参数，以创建并显示一条竖向白色线段，即测量区域(3)查找边界跳变点：调用measure＿pos、dev＿set＿color、disp＿circle和measure＿pos算子，以执行沿线段查找相关灰度跳变点并显示为指定色点。(4)测量液位：调用measure＿pairs、dev＿set＿color、set＿tposition和write＿string算子，并进行一定的设置，对灰度跳变“色点”进行测量，以检测出玻璃瓶中液面相对位置，从而获得液位状态信息，并将结果显示于指定位置。(5)判断决策：药液装量不合格在图像中表现为瓶中液面位置过低或过高。通过对液面相对位置的测量，从而判断药液装量是否合格，实现在线检测。如经过分析和比对，判断出目标测量值与“理想”值不符，则可做出决策，并通过剔除机构对“不合格”瓶进行剔除。关于药瓶批号检测，采用HALCON的OCR图像处理方法。OCR就是用于阅读和识别符号的方法，它被定义成解释图像某区域的任务，这些区域包括独立的字符，因此本实施例可以用OCR对批号中的单个数码标志进行读取：(1)获取图像：同前，调用open＿framegrabber、grab＿image、read＿image和dev＿display算子进行图像采集、读取和显示，并将采集的玻璃瓶图像存入HALCON图库中(2)处理图像：采集后的图像首先要经过一定的预处理，包括灰度值调整、滤波、填充缝隙、图像分割、去边缘毛刺等，其目的就是为了使区域特征更加明显，便于后续的批号数码判断操作。由于包装瓶图像的特点，使灰度值调节较为困难，致使整个图像区域的黑白效果相近而影响了数字特征的提取。而图像灰度的高阶特征反映了缺陷的微小细节、图像成像的曝光特性和噪声干扰等特性。为此，需要将数字部分隔离出来并进行旋转本文档来自技高网...

【技术保护点】
基于机器视觉技术的药品瓶包装标准认证在线检测系统，其特征在于，包括图像采集模块、通讯模块、输出模块、智能判断决策模块、剔除模块、参数设置模块、预处理模块和数字图像处理模块，所述图像采集模块用于获取药品瓶包装图像；所述参数设置模块提供数据库数据文件的设置和存储操作；预处理模块按照设定的值完成初始化操作；数字图像处理模块完成实时采集图像的数字化处理；智能判断决策模块进行图像数据的比较和判断处理；剔除模块完成剔除工作的控制；通讯模块完成检测系统与上位机和数据库的双向通讯及统计数据的上报；输出模块采用图形方式，为用户提供方便操作和统计显示，便于用户在检测品种改变时及时更换参数设置值并增删或修改数据库。

【技术特征摘要】
1.基于机器视觉技术的药品瓶包装标准认证在线检测系统，其特征在于，包括图像采集模块、通讯模块、输出模块、智能判断决策模块、剔除模块、参数设置模块、预处理模块和数字图像处理模块，所述图像采集模块用于获取药品瓶包装图像；所述参数设置模块提供数据库数据文件的设置和存储操作；预处理模块按照设定的值完成初始化操作；数字图像处理模块完成实时采集图像的数字化处理；智能判断决策模块进行图像数据的比较和判断处理；剔除模块完成剔除工作的控制；通讯模块完成检测系统与上位机和数据库的双向通讯及统计数据的上报；输出模块采用图形方式，为用户提供方便操作和统计显示，便于用户在检测...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄其，
申请(专利权)人：亿信标准认证集团有限公司，
类型：发明
国别省市：四川,51