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AOI機器視覺行業先行者

藥品膠囊尺寸和形狀機器視覺檢測系統

發布時間:2025-11-30瀏覽量:126作者:康耐德

實現對藥品膠囊(包括硬膠囊和軟膠囊)的100%在線全檢,自動識別并剔除存在尺寸、形狀缺陷的不合格品。

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核心檢測內容:
1.  尺寸檢測: 長度、直徑、膠囊帽與膠囊體的套合長度等。
2.  形狀缺陷檢測: 變形、凹陷、凸起、塌腰、鼓肚、切口不平等。
3.  外觀缺陷檢測: 表面臟污、劃痕、毛刺、印刷缺陷(如logo、字跡不清)。
4.  套合緊密性檢測: 膠囊帽與體是否完全鎖緊,有無松動或錯位。

   核心算法流程:
    1.  圖像采集: 接收來自相機的圖像。
    2.  圖像預處理: 濾波去噪、對比度增強、圖像校正等,提升圖像質量。
    3.  ROI定位與分割: 自動定位每個膠囊在圖像中的位置,并將其從背景中分離出來。
    4.  尺寸測量:
           通過邊緣檢測(如Canny、Sobel)提取膠囊輪廓。
           基于亞像素技術,進行精確的像素級測量。
           通過預先標定的像素當量(每個像素代表的實際物理尺寸),將像素值轉換為毫米或微米。
           計算總長、直徑、帽體套合長度等,并與預設公差帶進行比較。
    5.  形狀分析:
           輪廓匹配: 將提取的輪廓與一個標準的“黃金模板”輪廓進行比對,計算相似度或差異度。差異過大則判為形狀缺陷(如變形、鼓肚)。
           圓度/矩形度分析: 分析特定區域的幾何特性。
           Blob分析: 分析連通區域的面積、重心、外接矩形等特征。
    6.  表面缺陷檢測:
           紋理分析: 檢測表面是否存在異常的紋理模式(如劃痕)。
           頻譜分析: 使用傅里葉變換等在頻域內檢測周期性缺陷。
           深度學習: 對于極其復雜、難以用傳統算法定義的缺陷(如各種類型的臟污),可以采用深度學習(如卷積神經網絡CNN)進行訓練和識別,具有極高的準確性和適應性。


系統優勢與價值

   高效率: 速度可達每分鐘數千粒,遠超人眼極限。
   高精度: 可達微米級,穩定可靠,避免人眼疲勞和主觀誤判。
   100%全檢: 對每一粒出廠膠囊進行檢測,大幅提升產品質量水平。
   數據化: 實現生產質量的數字化管理,生成統計過程控制圖表,為工藝改進提供數據支持。
   降低成本: 長期來看,減少了人工成本,并因減少了客戶投訴和產品召回而降低了質量風險。



實施挑戰與注意事項

   膠囊多樣性: 不同型號、顏色、印字的膠囊需要創建不同的檢測程序和參數模板。系統應具備快速換型功能。
   高速與精度平衡: 在極高速度下,需要優化算法和硬件選型,確保處理速度跟得上圖像采集速度。
   環境光干擾: 設備需要良好的遮光設計,防止外界光線影響照明穩定性。
   算法魯棒性: 算法需要能夠適應膠囊顏色的微小變化、位置的輕微抖動等。

總結而言, 一套成熟的藥品膠囊尺寸和形狀機器視覺檢測系統,是集光、機、電、算、軟于一體的高度專業化設備。它通過精準的成像和智能的算法,為制藥行業提供了不可或缺的質量保障手段,是實現智能化、數字化制藥工廠的關鍵一環。

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