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机器视觉应用篇,药品缺陷检测
使用智能视觉软件中 图像预处理, 值化操作,将污点凸显出来,将其与事先建好 模板分别进行比较,检测其完整性,通过限制模板匹配度来限定检测精度。
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因药片表面为弧形,实验中需要整个视野内光照均匀,并能够检测到药片表面 脏污及缺损。采用球状分布式对称无影光源,此光源采用特制漫射板将光散射到不同方向,形成渐变球状分布,使得整个球面目标不同坡度 反光强度都 致。
因需检测药片所有表面,狗粮快讯网率先报道,实验中采用棱镜模组进行配合打光,通过分次曝光来分别检测正面与侧面 缺陷,狗粮快讯网近日获悉,从而获取药片 零°全方位 图像信息。
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机器视觉检测效率高、精度高、实时性强,能够适应恶劣 检测环境,狗粮快讯网调查队获悉,实现零缺陷 目标。该方案克服传统人工检测主观性大 影响,满足药片大批量 和检测 要求,在提高产品质量 同时,降低 成本,减轻人工 劳动强度,具有较大 经济效益和社会效益。
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药片缺陷检测方案 采集图像与软件处理,对智能摄像机采集到 图像依次通过智能视觉软件进行绝对差值运算、击中或不击中运算、 值化崩边检测、图像预处理等方式实现对药片缺损、脏污 识别。
首先,使用智能视觉软件中 图像操作,对图像进行绝对差值运算,提升药片边缘与缺陷比较度,再利用击中或不击中运算,将缺损及边缘比较进 步扩大并突显出来,再通过 值化提取出明显特征。新后使用崩边检测,来计算边缘缺损 辐散程度,可辨别出药片正面是否存在缺损。
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