藥片缺陷檢測是藥片生產(chǎn)過程中的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，其檢測結(jié)果的好壞直接影響著藥品的質(zhì)量。常見的人工檢測方法：成本高、效率低，容易產(chǎn)生誤檢和漏檢等現(xiàn)象，無法滿足現(xiàn)代企業(yè)對產(chǎn)品質(zhì)量的要求。機(jī)器視覺檢測憑借其自動化程度高、成本低、效率高等特點，廣泛運(yùn)用于醫(yī)藥行業(yè)中。

一、機(jī)器視覺檢測方案

本文主要介紹藥片缺陷檢測方案的采集圖像與軟件處理，對智能攝像機(jī)采集到的圖像依次通過智能視覺軟件進(jìn)行絕對差值運(yùn)算、擊中或不擊中運(yùn)算、二值化崩邊檢測、圖像預(yù)處理等方式實現(xiàn)對藥片缺損、臟污的識別。

二、視覺檢測硬件系統(tǒng)

根據(jù)客戶的實際需求，提出了藥片缺陷檢測的總體設(shè)計方案。如圖1所示，因藥片表面為弧形，實驗中需要整個視野內(nèi)光照均勻，并能夠檢測到藥片表面的臟污及缺損。采用球狀分布式對稱無影光源，此光源采用特制漫射板將光散射到不同方向，形成漸變球狀分布，使得整個球面目標(biāo)不同坡度的反光強(qiáng)度都一致。

▲圖1 光照示意圖

因需檢測藥片所有表面，實驗中采用棱鏡模組進(jìn)行配合打光，通過分次曝光來分別檢測正面與側(cè)面的缺陷，從而獲取藥片360°全方位的圖像信息。（如圖2，3所示）

三、圖像軟件處理

3.1 藥片正面缺陷檢測：

如圖4所示，采用低曝光獲取圖像，保留了更多正面細(xì)節(jié)。

▲圖4 處理前圖像

首先，使用智能視覺軟件中的圖像操作，對圖像進(jìn)行絕對差值運(yùn)算，提升藥片邊緣與缺陷對比度，再利用擊中或不擊中運(yùn)算，將缺損及邊緣對比進(jìn)一步擴(kuò)大并突顯出來，再通過二值化提取出明顯特征。最后使用崩邊檢測，來計算邊緣缺損的輻散程度，可辨別出藥片正面是否存在缺損，最終效果如圖5所示。

▲圖5 最終處理效果

3.2 藥片臟污檢測：

如圖6所示，采用高曝光獲取圖像，細(xì)節(jié)被過濾，輪廓更明顯，側(cè)面變清晰，用以檢測正側(cè)面臟污及缺損。

▲圖6 處理前圖像

使用智能視覺軟件中的圖像預(yù)處理，二值化操作，將污點凸顯出來，將其與事先建好的模板分別進(jìn)行對比，檢測其完整性，通過限制模板匹配度來限定檢測精度。

▲圖7 最終處理效果

機(jī)器視覺檢測效率高、精度高、實時性強(qiáng)，能夠適應(yīng)惡劣的檢測環(huán)境，實現(xiàn)零缺陷生產(chǎn)的目標(biāo)。該方案克服傳統(tǒng)人工檢測主觀性大的影響，滿足藥片大批量生產(chǎn)和檢測的要求，在提高產(chǎn)品質(zhì)量的同時，降低生產(chǎn)成本，減輕人工的勞動強(qiáng)度，具有較大的經(jīng)濟(jì)效益和社會效益。