[发明专利]一种基于机器视觉的铝铝泡罩包装药片缺陷检测方法

说明书

本发明公开了一种基于机器视觉的铝铝泡罩包装药片缺陷检测方法，包括如下步骤：建立药片模板并保存模板参数；获取待检测图像并进行图像预处理操作；初步定位待检测图像中的所有正常药片；最后进行模板匹配和缺陷类型检测。本发明克服了铝铝泡罩反光特性导致的误检和漏检问题，不仅实现了药片检测的自动化，还能精确地检测出不同形状的药片的缺损、缺粒、多粒等异常情形，提高了流水线包装的检测精度和速度，保证了药片的质量和企业的生产效率。

技术领域

本发明属于泡罩包装缺陷检测技术领域，具体涉及一种基于机器视觉的铝铝泡罩包装药片缺陷检测方法。

背景技术

泡罩包装是当今制药行业应用最为广泛、发展最快的软包装材料之一，常见的包装方式有两种：铝塑泡罩包装和铝铝泡罩包装。二者都是在基板上用铝箔层封装，不同之处在于铝塑泡罩的基板是塑料材质而铝铝泡罩的基板是铝质的。铝箔具有优良的遮光性和防潮性，能有效地保护被包装的药品，在药品包装上广泛应用。药片作为医药产业的重要组成部分，其质量优劣直接关系到患者的生命健康和制药企业的品牌形象，而在加工制造和泡罩包装的过程中，药片可能出现缺损、缺粒、多粒、异物等问题，因此实现药片缺陷的自动检测和不合格产品的精确剔除至关重要。

实际生产中的药片缺陷检测工作一般具有重复性、连续性和高精度要求等特点。目前常用的检测方法如下：1)人工剔除法，需要工人时刻监测传送带上的包装药板，发现不合格产品即予以剔除。由于人工剔除法劳动强度大，检测效率低，对工人要求较高，工人在疲劳状态下容易出现产品漏检或误检的情况；2)质量称重法，借助高精度的重量测量仪器对药品进行质量称重，并和正常药品的质量作比较，判断是否有异常情况出现。该方法比较简单，但是易受工业环境和测量精度的影响，而且无法检测出缺粒和多粒同时存在使得总质量不变的异常情况；3)基于机器视觉的图像处理方法，通过工业CCD相机采集药片板的图像，并传给工控机进行图像处理，识别药片图像中的缺陷并进行剔除。

基于机器视觉的图像处理方法有很好的适应性，可以用机器代替人力，有效减轻工人的劳动强度，实现药片缺陷的快速自动检测及药片质量的准确判定，因此在市场上被企业广泛采用。对于铝塑泡罩包装缺陷检测，因其基板是透明的塑料，采用底部放置光源、顶部相机拍照的方式采集图像，得到的药片图像背景纯净，用图像处理算法进行缺陷检测相对容易。而对于铝铝泡罩包装缺陷检测，因铝箔不具有透光性，只能采用侧面放置光源、顶部相机拍照的方式采集图像，而且铝箔基板具有一定的反光性，拍照得到的图像存在局部高亮、光照不均、杂质干扰等问题，导致容易出现误检或漏检的情况，使得药品质量存在风险。因此，研究精准实时的铝铝泡罩包装药片缺陷检测方法是机器视觉领域的关键问题。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于机器视觉的铝铝泡罩包装药片缺陷检测方法，旨在弥补现有检测技术的不足，解决铝质基板的易反光特性导致容易误检和漏检的问题，实现对不同形状、不同大小的药片的通用性和实时性检测。

为实现上述目的，本发明的技术方案具体包括以下步骤：

步骤1，给定一张完全正常的模板药片图像，药片的形状不限，对模板药片图像进行预处理，计算模板中每粒药片的中心点坐标以及模板图像二值化之后每粒药片的连通域面积，并保存所有的模板参数；

步骤2，给定一张待检测的同类型的药片图像，对图像进行裁剪、二值化等图像预处理操作，得到二值图；

步骤3，对二值图进行连通域提取，计算每个连通域的面积、中心点坐标、最小外接矩形的边框坐标、紧致度等参数，实现正常药片的初步定位；

步骤4，将初步定位的药片与模板中的药片进行匹配，匹配上的认为是正常药片，对于匹配不上的药片则根据其在模板中的位置截取每粒药片的切片，通过特征分类来识别出缺损、缺粒、多粒的情况，最后对有缺陷的药片进行标记。

进一步的的，所述步骤1中对模板药片图像进行预处理的具体实现方式如下，