机器视觉在制药领域中的应用及解决方案

     如今，企业之间的竞争越来越激烈。哪怕是0.1%的缺陷，都可能影响企业的声誉，成为压垮企业的最后一根稻草。但是，有时，例如，小尺寸的精确和快速测量、形状匹配、颜色识别等。人眼无法适应长时间如此重复、高度集中的工作，剩下的传感器几乎没有用武之地。那么机器视觉如何快速准确的识别缺陷呢？
     一、通过机器视觉检测药物或瓶子的缺乏
            由于医药行业的严格监管，对药品包装的质量要求越来越高。当药物颗粒装入泡罩时，制造商必须确保泡罩中的所有药物颗粒是完整的；也就是说，药品出厂时，常见的瓶装药品都是用较大的包装，生产企业必须保证每个包装不缺瓶，以免影响药品生产企业的声誉。
            解决方法：利用机器视觉的技巧，可以快速准确的检测出物体是否完好无损。通过设置图像传感器，可以获取被包装物体的图片信息，然后将每个药粒或药瓶与预设的面积参数进行检查对比。这样，损坏的药物颗粒或丢失的瓶包装将被正确和正常地检测和通过。

     二、机器视觉瓶口破损检测
            装瓶后检查瓶口是否破损，这关系到药水是否会混入玻璃碎片。
            解决方法：药液罐装过程中安装图像传感器后，检查瓶口是否被图形匹配损坏。在测试之前，图像传感器记录通常的瓶口特征。当罐装药瓶经过传感器镜头时，传感器会捕捉到当前的瓶口特征，并与原来的瓶口特征进行比较，看是否一致。如果没有，传感器将发出光信号拒绝瓶子。用户可以通过可视化软件根据瓶口特征设置相似度，假设设置为90%。也就是说，当检测到的瓶口特征与传感器图像特征的相似度达到90%以上时，传感器就会识别出这个瓶子的瓶口是完好的。经过这个测试后，所有瓶口破损的瓶子都可以被移除。

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