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缺陷视觉检测在医药、食品行业中的应用

摘要:在现代包装工业自动化生产中,涉及各种各样的检查、测量,比如饮料瓶盖的印刷质量检查,产品包装上的条码和字符识别等。这类应用的共同特点是连续大批量生产、对外观质量的要求非常高。通常这种带有高度重复性的工作...

在现代包装工业自动化生产中,涉及各种各样的检查、测量,比如饮料瓶盖的印刷质量检查,产品包装上的条码和字符识别等。这类应用的共同特点是连续大批量生产、对外观质量的要求非常高。通常这种带有高度重复性的工作只能靠人工检测来完成,我们经常在一些工厂的现代化流水线后面看到数以百计甚至逾千的检测工人来执行这道工序,在给工厂增加巨大的人工成本和管理成本的同时,仍然不能保证100%的检验合格率(即“零缺陷”)。

 

 

而当今企业之间的竞争,已经不允许哪怕是0.1%的缺陷存在。有些时候,如微小尺寸的精确快速测量、形状匹配、颜色辨识等,用人眼根本无法连续稳定地进行,其他物理量传感器也难有用武之地。这时,人们开始考虑把计算机的快速性、可靠性、结果的可重复性,从而引入了机器人视觉技术。

 

 

众所周知,食品药品关系到人类的生命健康,如果因为药品的质量问题而对人的生命造成威胁,这将是一个大的灾难。因而各药品生产厂家,尤其是世界知名大厂对药品的整个生产过程甚至后段的包装都给予了非常大的重视。在食品药品的生产、包装过程中,无论是药品的泡罩包装、液体灌装,还是后段的压盖、贴标、喷码,以及最后的装盒检测,都可以发挥其强大的功能。

 

 

机器视觉缺药或者缺瓶检测

 

 

由于医药行业的严格规范,对制药包装的质量也越来越苛刻,当药粒被包装进泡罩后,生产商必须保证所有泡罩内的药粒都是完好无损的;或者,在药品出厂时,一般瓶装药都是若干瓶药装在一个较大的包装内,生产商必须保证每个包装内不缺少药瓶,以避免因此而造成的对药品生产厂家信誉的影响。解决方案:利用机器视觉的方法,可以快速、准确地检测到对象是否完好无缺,通过设定图像传感器,获取包装后的对象图片信息,通过预先设定的面积参数对每个药粒或者药瓶进行检测对比,这样,破损的药粒或者缺瓶的包装都将被检测出来,正确的正常通过。


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