資源描述：
《基于機(jī)器視覺鋁塑泡罩包裝藥品缺陷檢測(cè)》由會(huì)員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在學(xué)術(shù)論文-天天文庫。
1、AThesisSubmittedinPartialFulfillmentoftheRequirementsfortheDegreeofMasterofEngineeringResearchonDetectionofMedicinesinAluminum-plasticBlisterPackageBasedonMachineVisionCandidate:ShuYiguiMajor:TestingandMeasuringTechnology&InstrumentationSupervisor:Assoc
2、iateProf.TangLixinHuazhongUniversityofScienceandTechnologyWuhan,Hubei430074,P.R.ChinaJanuary,2013獨(dú)創(chuàng)性聲明本人聲明所呈交的學(xué)位論文是我個(gè)人在導(dǎo)師指導(dǎo)下進(jìn)行的研究工作及取得的研究成果。盡我所知，除文中已經(jīng)標(biāo)明引用的內(nèi)容外，本論文不包含任何其他個(gè)人或集體已經(jīng)發(fā)表或撰寫過的研究成果。對(duì)本文的研究做出貢獻(xiàn)的個(gè)人和集體，均已在文中以明確方式標(biāo)明。本人完全意識(shí)到本聲明的法律結(jié)果由本人承擔(dān)。學(xué)位論文作者簽名：日期：年月
3、日學(xué)位論文版權(quán)使用授權(quán)書本學(xué)位論文作者完全了解學(xué)校有關(guān)保留、使用學(xué)位論文的規(guī)定，即：學(xué)校有權(quán)保留并向國(guó)家有關(guān)部門或機(jī)構(gòu)送交論文的復(fù)印件和電子版，允許論文被查閱和借閱。本人授權(quán)華中科技大學(xué)可以將本學(xué)位論文的全部或部分內(nèi)容編入有關(guān)數(shù)據(jù)庫進(jìn)行檢索，可以采用影印、縮印或掃描等復(fù)制手段保存和匯編本學(xué)位論文。本論文屬于保密□，不保密□。在年解密后適用本授權(quán)書。（請(qǐng)?jiān)谝陨戏娇騼?nèi)打“√”）學(xué)位論文作者簽名：指導(dǎo)教師簽名：日期：年月日日期：年月日華中科技大學(xué)碩士學(xué)位論文摘要藥品的鋁塑泡罩包裝形式因其有攜帶方便、獨(dú)立密封
4、、取藥衛(wèi)生等優(yōu)點(diǎn)而得到廣泛應(yīng)用。但是在包裝過程中容易出現(xiàn)漏裝、破損等缺陷，必須加以檢測(cè)剔除。目前普遍采用的人工檢測(cè)方法有著勞動(dòng)強(qiáng)度大、檢測(cè)效率低等缺點(diǎn)，而基于機(jī)器視覺的檢測(cè)技術(shù)可以有效地克服人工檢測(cè)方法的上述缺點(diǎn)。本文基于機(jī)器視覺和圖像處理技術(shù)構(gòu)建了一套鋁塑泡罩包裝藥品缺陷檢測(cè)實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)。該系統(tǒng)具有訓(xùn)練和檢測(cè)兩個(gè)工作模式。在訓(xùn)練模式下，捕獲各類無缺陷的鋁塑泡罩包裝藥品的圖像，提取其圖像特征，建立模板庫；在檢測(cè)模式下，捕獲待測(cè)鋁塑泡罩包裝藥品圖像，提取其圖像特征，并與模板庫進(jìn)行比較以確定藥品類型，并檢測(cè)是
5、否存在缺陷，對(duì)存在缺陷的藥品進(jìn)行標(biāo)記，為后續(xù)的缺陷藥品剔除提供指令。本文的研究工作包括：（1）設(shè)計(jì)一種基于最小二乘擬合的圖像藥板區(qū)域提取算法。該算法利用Otsu法對(duì)圖像進(jìn)行二值化處理，采用掃描的方法獲得藥板區(qū)域的邊緣，由最小二乘擬合得到精確的藥板區(qū)域。該方法具有計(jì)算量小，處理速度快的特點(diǎn)，能滿足檢測(cè)的實(shí)時(shí)性要求。（2）利用顏色直方圖實(shí)現(xiàn)了待測(cè)藥品的分類。在訓(xùn)練模式下，對(duì)每一類型藥品的圖像，在RGB彩色空間中建立顏色直方圖，作為模板中藥品類型的特征；在檢測(cè)模式下，以待測(cè)藥品圖像的顏色直方圖與模板庫中顏色
6、直方圖的相似性來判斷待測(cè)藥品的類型。該方法對(duì)藥品的分類準(zhǔn)確率高。（3）針對(duì)膠囊和藥片圖像特點(diǎn)的不同，分別設(shè)計(jì)了不同的缺陷檢測(cè)算法。對(duì)于膠囊，利用顏色分割和投影實(shí)現(xiàn)泡罩區(qū)域分割，并利用泡罩區(qū)域像素的顏色信息實(shí)現(xiàn)該區(qū)域內(nèi)膠囊的缺陷識(shí)別。對(duì)于藥片，利用閾值分割和形態(tài)學(xué)運(yùn)算實(shí)現(xiàn)泡罩區(qū)域分割，通過連通域標(biāo)記和邊界跟蹤獲得藥片的幾何特征，并由這些幾何特征構(gòu)建特征向量，通過待測(cè)藥片與無缺陷藥片幾何特征向量的距離判斷藥片缺陷是否存在。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明以上算法是行之有效的，檢測(cè)系統(tǒng)能對(duì)多種類型藥品的典型缺陷進(jìn)行有效檢測(cè)，獲
7、得了比較理想的檢測(cè)效果。關(guān)鍵詞：機(jī)器視覺鋁塑泡罩包裝缺陷檢測(cè)模板匹配I華中科技大學(xué)碩士學(xué)位論文AbstractMedicineinthealuminum-plasticblisterpackaginghasreceivedmoreandmorefavoramongconsumersforitssealedpackageandconvenience.However,thedefectsareinevitable,suchasmissingtabletsorcapsules,brokentabletsan
8、dsoon,whichwillaffectthequalityoftheproducts.Nowadays,manualinspectionisgenerallyadoptedinmanypharmaceuticalcompanies,whichislabor-intensiveandlowefficient.Machinevisionmethodcouldprovideasolutiontosolvetheseshortcomings,andhasbe
