摘要：为检测出注射液生产过程中混入的50μm以上微弱不溶解异物,提出了一种高速高精度的机器视觉检测方法。本文首先研究了注射液中各类异物的静态与动态成像特征,择优选择出"高速旋转-急停-序列图像采集"的运动成像方案,然后设计了光机电自动化运动系统,提出了基于快速傅里叶变换(FFT)相位相关性与BP神经网络的序列图像配准、微弱异物检测与分割算法,粗略提取异物位置,再通过PM扩散模型精确分割目标与背景,实现药液中微弱异物的高精度检测。最后,选择医药安瓿注射液作为对象进行批量化测试。实验表明:本文设计的检测系统能检测出各类不溶异物,检测精度50μm,异物检出率99.7%以上,完全满足药厂质检要求。

摘要：提出了采用FPGA为核心器件设计数字芯片测试仪的设计思想,主要阐述了FPGA与DSP和数字芯片测试板之间的对地址/命令信号的译码和数据传输的实现。主要是通过DSP芯片对PC机测试命令的译码,并发送到FPGA芯片产生控制信号来控制数字芯片的测试,测试结果通过FPGA的现场采集发送到DSP芯片,再传送到上位PC机进行故障诊断。同时也介绍了采用单片机对FPGA进行配置,防止配置文件掉电丢失。测试表明:该系统具有很好的完整性,可靠性,准确性。

摘要：提出了一种基于神经网络的医药大输液中可见异物视觉检测方案。首选设计了视觉检测机器人的异物检测方案和光机电一体化系统,采用高速CCD传感器采集到图像序列;然后采用均值滤波方法对图像序列滤波,消除随机噪声;再通过快速傅里叶变换(FFT)相位相关算法实现图像序列的配准,弥补机械抖动引入的像素偏移;最后,通过BP神经网络完成微弱异物与瓶体背景的分割,并统计异物的大小与数量,完成医药输液中可见异物的高速高精度检测。实验结果表明,设计的方案异物检测精度达50μm,异物正确率达99.7%,满足高速医药生产线在线实时检测需求。

摘要：针对目前国内玻璃空瓶机器视觉检测系统存在瓶口缺陷分类检测精度不高的问题,提出一种基于机器视觉的可靠的检测方法。首先选取封盖面缺口、外环口崩口、口缘毛刺、口面磨损、内环口崩口、封盖面破裂等6种常见缺陷类型作为分类目标,研究6种常见瓶口缺陷类型图像的表面特征,提出以灰度方差等6种瓶口的缺陷特征构成支持向量机(SVM)分类算法的输入向量,并择优选择径向基(RBF)函数作为SVM分类器的核函数,然后根据瓶口缺陷的分类性质选择多类分类方式中的一类对余类法(OVR)设计相应的SVM。最后,每种缺陷都选取80个样本对所设计SVM分类器进行训练学习与测试。测试结果表明:设计的SVM分类器能较精准地检测出6种常见的瓶口缺陷类型,识别率为91.6%,满足生产企业对机器视觉检测系统缺陷分类识别的要求。

摘要：设计一种基于灰度投影梯度扩散的PET满瓶快速检测系统。开发了可以得到多角度液位图像的成像系统;提出了基于扩散灰度投影梯度的液位定位算法,对采集的图像二值化,对二值化后图像腐蚀并做垂直方向的灰度投影,根据液位的位置和灰度先验特性对灰度投影梯度进行扩散,最后用扩散后的梯度信息结合实际生产要求,采取双阈值决策算法对样品瓶子是否合格进行判定。选择500 ml的不透明饮料瓶为对象进行测试,实验结果表明算法能够快速准确定位液位,液位定位误差在0.68 mm内,对于1 296×700图像的平均检测时间为23.8 ms;系统的检测正确率达97.2%,速度高达36 000瓶/h。

摘要：通过用接口芯片的VHDL的设计方法,通过对MAX232串行通总线接口的设计,掌握发送与接收电路的基本设计思路,并进行串口通信。本设计用文本输入法实现串口通信的发送与接收电路的设计。采用VHDL语言设计分频模块、发生模块、接收模块和显示模块;用键盘输入及串口调试软件调试;拨码开关开关控制发送资料,并在串口调试软件环境下显示,数码管显示出接收到的数据。

摘要：检测辅料是否贴装正确,是平板背板生产过程中的一道重要的工序。针对传统的人工肉眼检测平板背板辅料存在的效率低、准确率低、不能长时间作业等问题,开发了一套基于机器视觉技术的平板背板辅料自动检测系统,主要采用工业相机、镜头、工业光源、机械传动装置、图像采集卡、工控机和上位机软件等构成。研究设计了系统整体的机械结构方案;对系统的硬件进行选型,然后根据图像特点采用灰度变换和中值滤波算法增强对比度以及滤除噪声,ROI提取与阈值分割、连通域分析等算法进行检测;最后对系统检测软件进行设计。与传统的人工检测相比,采用本视觉系统进行检测能大大缩短检测时间,并能大幅度提高检测准确度。实验数据表明:开发的系统对每一个平板背板的检测时间大约为0.5 s,检测准确率能达到99.8%。