基于機器視覺的智能燈檢機的研究.pdf

1、醫(yī)用輸液是我國藥品中五大類重要制劑之一，臨床應(yīng)用十分廣泛。但由于生產(chǎn)工藝或生產(chǎn)環(huán)境等原因，一些醫(yī)用輸液產(chǎn)品中可能含有玻璃碎屑、鋁屑等異物，對病人身體造成極大危害。因此，我國藥典明確規(guī)定：要對注射針劑進行逐支，逐瓶可見異物和澄明度檢查。目前，國內(nèi)廠家普遍采用人工燈檢方式，這種方法檢測結(jié)果主觀性強、效率低、漏檢率較高，是注射液自動化生產(chǎn)線的瓶頸問題。 本課題研究基于機器視覺的智能燈檢機，即利用機器視覺技術(shù)獲取待檢測藥液的系列圖像，運

2、用恰當(dāng)?shù)膱D像處理算法對注射液的可見異物進行識別，并自動判別該藥液是否合格。其目的在于提高藥液燈檢的速度和精度，使醫(yī)用輸液的生產(chǎn)能夠真正實現(xiàn)自動化，具有巨大的經(jīng)濟效益和社會效益。 利用機器視覺技術(shù)進行注射液中可見異物識別的檢測精度取決于采集到圖像的質(zhì)量和圖像處理算法的有效性，因此本文對注射液在線圖像采集和異雜物識別算法兩項關(guān)鍵技術(shù)做了實驗研究。其主要內(nèi)容包括： (1)設(shè)計了基于機器視覺技術(shù)和本文算法的輸液自動燈檢系統(tǒng)，對其

3、中的關(guān)鍵技術(shù)進行了研究。設(shè)計了專門的光源和照明系統(tǒng)以獲得高質(zhì)量的原始圖像。選擇了合適的攝相機、鏡頭和圖像采集卡以滿足系統(tǒng)實時性、高精度的要求。 (2)研究了圖像預(yù)處理方法：對獲取的圖像通過中值濾波去除噪聲，綜合運用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)算子增強圖像對比度和瞬時幀差法抑制背景，得到質(zhì)量較好的二值圖像。 (3)研究了基于特征匹配和軌跡關(guān)聯(lián)的藥液可見異物檢測算法。通過提取圖像中異物目標(biāo)特征，采用基于多幀圖像序列的運動目標(biāo)檢測方法，利用異物

4、目標(biāo)運動軌跡的連續(xù)性和干擾噪聲運動軌跡的隨機性來判斷小目標(biāo)的存在。通過處理采集到的真實藥液圖像對該算法進行驗證，實驗結(jié)果表明，該算法對藥典規(guī)定中粒徑較大的可見異物檢測效果較好，可以滿足大輸液異物檢查的要求。 (4)研究了基于人工免疫算法的藥液不溶性微小顆粒檢測算法。首先構(gòu)造各個小目標(biāo)所有可能的候選航跡樹，對所有軌跡尋優(yōu)，保證了能對圖像中的全部異物小目標(biāo)進行搜索，有效的避免了漏檢。設(shè)計了軌跡編碼方案，根據(jù)所要檢測異物目標(biāo)的檢測要求