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。常見的人工檢測和抽樣檢測，成本高、效率低、檢測的主觀和隨機(jī)性，無法滿足現(xiàn)代企業(yè)對(duì)產(chǎn)品質(zhì)量的要求。機(jī)器視覺檢測技術(shù)憑借其自動(dòng)化程度高、成本低、效率高等特點(diǎn)，迅速崛起并深入到醫(yī)藥行業(yè)中?；跈C(jī)器視覺的藥片缺陷檢測將成為一種趨勢。

基于機(jī)器視覺的藥片檢測系統(tǒng)

1-藥片缺陷的分類

完整性：藥片殘缺、不完整。常見為藥片碎片、藥片四周劃傷（稱為藥片周圍劃傷）。

外觀：藥片外觀有劃傷，或藥片表面被磨損。常見為藥片表面劃傷。

2-藥片缺陷檢測的挑戰(zhàn)和基本要求

藥片缺陷檢測的挑戰(zhàn)：

傳統(tǒng)的方法是采用5臺(tái)相機(jī)獲取藥片全方位的圖像信息，但是會(huì)引發(fā)諸多問題：當(dāng)使用多臺(tái)相機(jī)采集圖像時(shí)，如果采用多個(gè)圖像處理系統(tǒng)，會(huì)引發(fā)后續(xù)的運(yùn)動(dòng)控制繁瑣；如果采用一個(gè)圖像處理系統(tǒng)，會(huì)引發(fā)圖像拼接等造成的時(shí)間復(fù)雜度大、精度差等問題。本文引入反光鏡，采用平面鏡成像原理，獲取藥片的側(cè)面信息。

圖像的灰度值不均衡。引入平面鏡，勢必會(huì)使藥片圖像出現(xiàn)區(qū)域化現(xiàn)象，圖像的灰度值嚴(yán)重不均衡。常見的圖像灰度均衡方法是基于單個(gè)像素或鄰域像素的方法對(duì)圖像進(jìn)行分析處理，無法很好地解決圖像的區(qū)域化問題。本文通過分析藥片的幾何模型，采用高斯曲面擬合的灰度補(bǔ)償算法對(duì)圖像進(jìn)行均衡化處理。

不易提取藥片的劃痕特征。藥片劃痕區(qū)域小、面積小、劃痕淺，相對(duì)于藥片表面，其景深差距較小，因此不容易提取其劃痕缺陷特征。常見的邊緣分割、閾值分割都基于區(qū)域或基于閾值的圖像分割方法，其可以提取圖像中較明顯的目標(biāo)物，無法分離圖像的劃痕特征。本文通過分析藥片的缺陷特征，提出了無刻字藥片缺陷檢測算法。

難以分離藥片的字符特征。與藥片的表面相比，藥片的字符存在景深小的特點(diǎn)，在藥片圖像中表現(xiàn)為，藥片的字符和藥片融為一體，僅存在細(xì)微的灰度差別。此外由于劃痕和字符的特征相似，較難以提取字符特征。鑒于此，本文提出了字符缺陷檢測算法。

藥片缺陷檢測系統(tǒng)的基本要求：

· 藥片缺陷檢測的軟硬件結(jié)構(gòu)，要符合現(xiàn)場工作的要求；

· 一套圖像采集裝置能勝任各種常見的藥片缺陷的檢測；

· 圖像處理軟件能分析藥片缺陷特征并進(jìn)行分類；

· 檢測藥片直徑：12mm；精度的要求：0.1mm；速度的要求：大于20個(gè)/s；識(shí)別率：>=95%。

3-藥片檢測工藝流程

如圖上圖所示，藥片在傳送帶甲上由右向左運(yùn)行，首先將待檢測的藥片裝入料斗，經(jīng)過藥片排列裝置將藥片排成一列，隨皮帶甲移動(dòng)；當(dāng)藥片進(jìn)入圖像采集裝置的視野范圍時(shí)，觸發(fā)圖像采集裝置，采集藥片圖像；將采集的藥片圖像傳輸?shù)綀D像處理裝置，對(duì)采集的藥片圖像進(jìn)行分析處理，判別藥片是否有缺陷；將不合格藥片采用剔除裝置將其分別裝入到相應(yīng)的廢品收集器中；由于長期傳送藥片，傳送帶上殘留太多藥片灰塵時(shí)，啟用清潔裝置，及時(shí)清潔傳送帶；在傳送帶甲上，僅采集到了藥片一個(gè)表面的圖像信息（此處我們稱作藥片上表面信息），通過翻滾型的藥片翻轉(zhuǎn)裝置，翻轉(zhuǎn)藥片的上下表面，在傳送帶乙上，采用圖像采集裝置采集藥片下表面圖像信息，然后使用圖像處理裝置分析處理藥片圖像，并及時(shí)將不合格藥片剔除。

4-圖像采集裝置

藥片常見的缺陷有碎片、污漬、劃傷等，其均屬于藥片表面缺陷宜選用環(huán)形LED光源正面照射。

劃痕、字符等信息，相對(duì)于藥片表面來說，景深差距較小，因此相機(jī)的靈敏度是本系統(tǒng)首要考慮的因素。其次，為了便于后續(xù)圖像的分析處理，本系統(tǒng)應(yīng)該選擇噪聲點(diǎn)較小相機(jī)。最后，實(shí)時(shí)性好和精度高是本藥片檢測系統(tǒng)的首要要求，因此從速度和分辨率角度分析，1200萬像素的CCD面陣相機(jī)依然是本系統(tǒng)的最優(yōu)選擇。

鏡頭的焦距是鏡頭的一個(gè)重要的參數(shù)，能反映鏡頭成像后分辨細(xì)節(jié)的能力，它主要受到衍射和像差的影響。光圈減小，衍射較重，分辨率下降，但是像差也會(huì)減??；與此同時(shí)，光圈減少可以加大景深。

5-圖像采集和預(yù)處理

圖像灰度不均衡：藥品表面是一個(gè)曲度，通過反光成像獲取的邊緣藥片的光強(qiáng)度信息較低，所以邊緣藥片的灰度值會(huì)明顯低于中心藥片的灰度值。通過基于二維高斯曲面擬合灰度補(bǔ)償預(yù)處理算法，對(duì)圖像灰度進(jìn)行修正。

冗余信息過多：為了準(zhǔn)確地提取藥片缺陷特征，需要從藥片圖像中分離出藥片信息，其中要求得到的藥片信息包含藥片缺陷可能存在的任何區(qū)域，同時(shí)盡可能地減少藥片信息的冗余。采用OSTU雙邊閾值分割法對(duì)藥片圖像進(jìn)行預(yù)分割。

圖像邊緣修正：經(jīng)過OSTU雙閾值處理后，可以準(zhǔn)確分離出藥片信息，包括藥片上表面信息和藥片側(cè)面邊緣信息。與此同時(shí)，藥片圖像的邊緣藥片處出現(xiàn)了假邊緣，通過形態(tài)學(xué)方法去除圖像的假邊緣。

圖像分割：在分析藥片缺陷信息前，需準(zhǔn)確地提取并分離出藥片缺陷信息，即：分離藥片缺陷特征。針對(duì)藥片的缺陷特征（尤其是藥片表面的劃傷缺陷）與藥片表面的灰度差別小、景深小、存在模糊信息，通過采用基于模糊理論的圖像分割算法提取藥片的缺陷信息。

6-藥片缺陷特征識(shí)別

目前常見的特征有幾何特征、灰度特征、紋理特征等。藥片圖像可能因?yàn)楣庠吹挠绊?，可能因?yàn)橄鄼C(jī)曝光的原因，導(dǎo)致圖像的灰度值信息發(fā)生改變，因此不可以選擇圖像的灰度特征；藥片圖像的灰度信息不存在明顯的規(guī)律性信息，因此不可以選擇圖像的紋理信息；由于藥片的幾何特征是相對(duì)確定量，因此選擇藥片的幾何特征，如圓形度和凸包。

凸包（ConvexHull）是一個(gè)圖形學(xué)概念。給定二維平面上的點(diǎn)集，凸包就是將最外層的點(diǎn)連接起來構(gòu)成的凸多邊形，它能包含點(diǎn)集中所有點(diǎn)的。如下圖，藥片表面劃傷圖像和藥片中心污點(diǎn)圖像二值化后經(jīng)凸包運(yùn)算，其中心藥片和標(biāo)準(zhǔn)藥片相同，對(duì)于藥片碎片和藥片邊緣污點(diǎn)圖像，其中心藥片的面積小于合格藥片。

圖像經(jīng)過劃痕檢測算法后，通過圓形度和凸包面積來識(shí)別缺陷類型：

7-藥片字符缺陷檢測算法

有刻字藥片圖像預(yù)處理：

常見的藥片是淡色的，尤其是以白色居多。為了突出藥片的特征，采用黑色背景。由于藥片是由粉末擠壓而成的，因此藥片表面難免會(huì)出現(xiàn)細(xì)微的凹陷等。當(dāng)采用短焦拍攝時(shí)，這些凹陷在藥片圖像上表現(xiàn)為小黑點(diǎn)。這些噪聲分布在藥片字符的周圍，影響字符的特征提取。

灰度值反轉(zhuǎn)（Reserve）方法：對(duì)采集的有刻字藥片圖像進(jìn)行灰度值反轉(zhuǎn)。處理結(jié)果見圖下圖。經(jīng)過反轉(zhuǎn)運(yùn)算后，藥片圖像的背景變?yōu)榘咨?，藥片變?yōu)楹谏?。與此同時(shí)，藥片表面的字符也呈現(xiàn)為白色。經(jīng)過灰度值反轉(zhuǎn)后，藥片表面的噪聲點(diǎn)也變?yōu)榘咨亲址吘壥呛谏?，這樣就可以很好地保護(hù)字符特征，圖B。

經(jīng)過灰度值反轉(zhuǎn)后的藥片圖像，沒有去除字符周圍的噪聲點(diǎn)，本文采用平方函數(shù)（Square）對(duì)藥片圖像進(jìn)行映射，處理后的結(jié)果見圖C。由平方函數(shù)的性質(zhì)決定，經(jīng)過平方函數(shù)后，圖像白色區(qū)域的對(duì)比度增加，黑暗區(qū)域的對(duì)比度減少。對(duì)于藥片圖像，字符的特征比較明顯，藥片上的噪聲點(diǎn)減少。

因?yàn)樗幤请S機(jī)放置的，所以需要對(duì)采集圖像上的字符進(jìn)行調(diào)整。經(jīng)過掩膜法提取藥片字符區(qū)域，經(jīng)過亮度調(diào)整后，字符的噪聲減少了很多。現(xiàn)通過二值法提取字符特征。最后再通過二值法提取字符特征。

字符缺陷特征提?。?/p>

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