彭彥卿，劉　成，陳李清，許國(guó)澎

(1.廈門理工學(xué)院電氣工程與自動(dòng)化學(xué)院，福建 廈門 361024；2.國(guó)藥控股星鯊制藥(廈門)有限公司，福建 廈門 361026)

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采用機(jī)器視覺(jué)技術(shù)的軟膠囊藥板質(zhì)檢系統(tǒng)設(shè)計(jì)

彭彥卿1，劉成1，陳李清2，許國(guó)澎1

(1.廈門理工學(xué)院電氣工程與自動(dòng)化學(xué)院，福建 廈門 361024；2.國(guó)藥控股星鯊制藥(廈門)有限公司，福建 廈門 361026)

采用機(jī)器視覺(jué)技術(shù)設(shè)計(jì)軟膠囊藥板質(zhì)量檢測(cè)系統(tǒng).通過(guò)圖像采集將被檢測(cè)軟膠囊藥板轉(zhuǎn)換成圖像信號(hào)，圖像處理系統(tǒng)根據(jù)像素亮度、顏色分布等信息對(duì)目標(biāo)特征進(jìn)行提取，并綜合使用包括聚類算法、形態(tài)學(xué)分析、圖像濾波、邊緣檢測(cè)及模板匹配在內(nèi)的數(shù)字圖像處理算法，對(duì)軟膠囊常見(jiàn)缺陷模式進(jìn)行識(shí)別.系統(tǒng)如果判斷藥板存在質(zhì)量問(wèn)題，則控制現(xiàn)場(chǎng)設(shè)備將不合格產(chǎn)品分檢出來(lái).實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：該系統(tǒng)每分鐘可檢測(cè)軟膠囊2 400粒，對(duì)黑點(diǎn)的檢測(cè)精度可達(dá)0.3 mm，檢測(cè)準(zhǔn)確率達(dá)到99.7﹪以上.

軟膠囊藥板；質(zhì)量檢測(cè)；系統(tǒng)設(shè)計(jì)；機(jī)器視覺(jué)；鋁塑泡罩包裝機(jī)

軟膠囊產(chǎn)品是制藥行業(yè)中一種量大面廣的產(chǎn)品，在生產(chǎn)過(guò)程中由于產(chǎn)量大、單粒價(jià)格低，不可避免地出現(xiàn)異形、空殼、滲油等不合格膠囊.長(zhǎng)久以來(lái)，國(guó)內(nèi)軟膠囊產(chǎn)品的廠家為了保證產(chǎn)品質(zhì)量，一直都是采用人員篩選的方法去掉這些問(wèn)題膠囊.人工檢測(cè)主要依賴分揀工人的主觀經(jīng)驗(yàn)，利用肉眼獲取膠囊圖像、利用大腦識(shí)別膠囊圖像、并以手工操作的方式剔除不合格膠囊.人工視覺(jué)檢測(cè)效率低、精度差，難以滿足企業(yè)大規(guī)模、標(biāo)準(zhǔn)化的生產(chǎn)需求[1].基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)[2-5]的檢測(cè)方法可有效解決以上問(wèn)題，但由于存在檢測(cè)和建模難度大等因素，至今仍未有成品的專用設(shè)備面市.基于此，本文設(shè)計(jì)一個(gè)基于機(jī)器視覺(jué)技術(shù)的軟膠囊藥板質(zhì)量檢測(cè)系統(tǒng).系統(tǒng)選取高分辨率的機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)，配合拍照觸發(fā)電路，使得拍照速度自動(dòng)與被測(cè)物的速度相匹配，通過(guò)顯示圖像監(jiān)視檢測(cè)過(guò)程，也可通過(guò)界面顯示的檢測(cè)數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)查看檢測(cè)結(jié)果，分析、總結(jié)檢測(cè)結(jié)果以了解上游設(shè)備情況.

1　系統(tǒng)介紹

系統(tǒng)首先必須保證原有生產(chǎn)線的生產(chǎn)速度，目前用于軟膠囊產(chǎn)品生產(chǎn)線的鋁塑泡罩包裝機(jī)最快包裝速度為300板/min，兩板同時(shí)檢測(cè)，其單次檢測(cè)運(yùn)算時(shí)間必須小于200 ms/板.機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)系統(tǒng)流程圖如圖1所示.由于原設(shè)備振動(dòng)比較大，最好將相機(jī)隔離安裝，以免設(shè)備的振動(dòng)影響相機(jī)的拍攝.

1.1鋁塑泡罩包裝機(jī)

鋁塑泡罩包裝機(jī)是將透明塑料薄膜或薄片制成泡罩，用熱壓封合、粘合等方法將軟膠囊產(chǎn)品封合在泡罩與底板之間的機(jī)器.包裝機(jī)主要結(jié)構(gòu)包括PVP放卷機(jī)構(gòu)、PVP成型機(jī)構(gòu)、夾持步進(jìn)機(jī)構(gòu)、PTP放卷機(jī)構(gòu)、熱封合等.本次改制就是在軟膠囊產(chǎn)品進(jìn)入沖填的泡罩后，泡罩在封合前，利用CCD照相機(jī)將被檢測(cè)的目標(biāo)轉(zhuǎn)換成圖像信號(hào).

改制方法如下：a)在輸送帶下端增加一塊LED背景光源；b)在光源上方安裝2臺(tái)照相機(jī)，同時(shí)檢測(cè)一排軟膠囊，保證全方位檢測(cè)每一粒待測(cè)的軟膠囊；c)照相機(jī)上方安裝一臺(tái)電腦顯示屏；d)在泡罩機(jī)增加剔除裝置，剔除裝置分為左右兩個(gè)部分，可分開(kāi)剔除兩行藥板.

1.2圖像采集系統(tǒng)

光源系統(tǒng)采用背景照明，光源采用LED藍(lán)色平板光源[6]，本系統(tǒng)設(shè)計(jì)采用遮光箱體.工業(yè)相機(jī)支架與生產(chǎn)線設(shè)備實(shí)行物理隔離，防止設(shè)備抖動(dòng)傳遞到相機(jī)，圖2為圖像采集系統(tǒng).

1.3系統(tǒng)軟件設(shè)計(jì)

機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)軟件包含各種模式識(shí)別算法庫(kù)和模型庫(kù)，需要對(duì)生產(chǎn)線上所有可能的合格產(chǎn)品圖像進(jìn)行采集、訓(xùn)練及建模[7]，以保證算法的準(zhǔn)確性及魯棒性.

軟件開(kāi)發(fā)包括圖像采集、設(shè)備驅(qū)動(dòng)、操作系統(tǒng)、應(yīng)用程序、核心目標(biāo)檢測(cè)識(shí)別算法、人機(jī)交互同步顯示及控制輸出和處理結(jié)果統(tǒng)計(jì)并存檔等關(guān)鍵功能.

2　軟膠囊缺陷識(shí)別

2.1技術(shù)要求及質(zhì)量指標(biāo)

軟膠囊藥板常見(jiàn)的缺陷包括多粒，缺粒，含油量不夠(瘦丸)，含油量過(guò)多(胖丸)，藥丸異形，藥丸內(nèi)含氣泡、黑點(diǎn)或異物.缺?；蚝瑲馀莸哪z丸顏色比例與正常值有較大差別，單泡罩內(nèi)含多粒的膠丸邊緣信息十分豐富，異形丸幾何參數(shù)與正常膠丸有很大差別，而含氣泡、黑點(diǎn)或異物的膠丸，其內(nèi)部的顏色、亮度與正常膠囊有差別.

要實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)線無(wú)人檢測(cè)和機(jī)器設(shè)備自動(dòng)化連線的要求，系統(tǒng)必須確保軟膠囊產(chǎn)品達(dá)到以下幾點(diǎn)技術(shù)要求：1)現(xiàn)有鋁塑泡罩包裝機(jī)運(yùn)行75～100沖·min-1，每次沖裁兩板，約150～200板·min-1，每板的軟膠囊10～12粒兩種規(guī)格，最高每次要檢測(cè)軟膠囊24粒，兩板的檢測(cè)運(yùn)算時(shí)間不大于300 ms，對(duì)黑點(diǎn)的檢測(cè)精度要求為0.3 mm；2)同時(shí)判斷每周期兩板泡罩的軟膠囊產(chǎn)品，檢測(cè)其泡艙里面的24粒膠丸有無(wú)缺?；蛞粋€(gè)泡罩里有兩粒膠丸、每粒膠丸是否存在含油量不夠(瘦丸)、含油量過(guò)多(胖丸)、膠丸里面有無(wú)氣泡(含油量不夠)、膠丸有無(wú)異型或缺陷等；檢測(cè)泡罩里有無(wú)異物、膠丸有無(wú)黑點(diǎn)等.只要某一板的產(chǎn)品存在任何一項(xiàng)缺陷，就將該板軟膠囊產(chǎn)品視為不合格品并單獨(dú)剔除；3)統(tǒng)計(jì)出缺陷產(chǎn)品的缺陷類別及數(shù)量，可據(jù)此分析判斷上游設(shè)備情況.

2.2軟膠囊圖像處理和缺陷識(shí)別

魚肝油軟膠囊外形為設(shè)計(jì)好的規(guī)則魚狀，是極具代表性的軟膠囊產(chǎn)品.針對(duì)2.1提到的軟膠囊常見(jiàn)缺陷模式和技術(shù)指標(biāo)，本文設(shè)計(jì)的檢測(cè)系統(tǒng)綜合使用包括聚類算法、形態(tài)學(xué)分析、圖像濾波、邊緣檢測(cè)及模板匹配在內(nèi)的數(shù)字圖像處理算法.

藥板檢測(cè)的第一步是邊緣搜索，處理模板匹配，獲得泡罩內(nèi)在測(cè)的每粒軟膠囊的具體位置；利用點(diǎn)集分布的方法，對(duì)泡罩內(nèi)部的膠丸進(jìn)行自動(dòng)閾值分割[8]，獲得藥丸外輪廓，計(jì)算藥丸面積.在數(shù)字圖像中，邊緣可描述為圖像深度上的不連續(xù)(灰度值的突變)、方向上的不連續(xù)(結(jié)構(gòu)或輪廓的突變)、物質(zhì)屬性的變化(不同的材料有不同的反射率)和場(chǎng)景照明的變化(不均勻光照下尤其明顯).邊緣檢測(cè)的目的是提取這些不連續(xù)和變化信息，從而獲得目標(biāo)的特征.由于數(shù)字圖像的變量離散性，常選擇特定邊緣檢測(cè)模板，并通過(guò)卷積來(lái)實(shí)現(xiàn)計(jì)算.現(xiàn)有常見(jiàn)的邊緣檢測(cè)模板算子有Robert算子，Prewitt算子，Sobel算子，Laplacian算子和Canny算子.經(jīng)過(guò)反復(fù)試驗(yàn)，選擇最常用的Robert邊緣檢測(cè)模板，其卷積算子為：

(1)

其邊緣梯度值的近似計(jì)算公式為：

(2)

式(2)中：f(i,j)表示對(duì)應(yīng)于第i行、第j列的像素點(diǎn)灰度值.

針對(duì)軟膠囊不同的缺陷模式，具體有如下6個(gè)主要識(shí)別方法：1)針對(duì)藥板缺粒和空泡，采用顏色矩陣技術(shù)，對(duì)泡罩內(nèi)點(diǎn)集進(jìn)行統(tǒng)計(jì)檢測(cè)，進(jìn)行識(shí)別.2)針對(duì)多粒的解決方案：邊緣野值點(diǎn)聚類.在邊緣搜索中，多粒形態(tài)有豐富的點(diǎn)集，通過(guò)對(duì)野值點(diǎn)進(jìn)行集合聚類[9]進(jìn)而識(shí)別.3)針對(duì)存在黑點(diǎn)的膠丸，對(duì)腹部區(qū)域中點(diǎn)集亮度屬性進(jìn)行分類統(tǒng)計(jì)，當(dāng)達(dá)到亮度閾值和面積閾值，則判定有膠丸黑點(diǎn).具體步驟為：首先對(duì)圖片進(jìn)行灰度增強(qiáng)處理，然后對(duì)取得的圖層取輪廓，去掉最大的輪廓(膠丸的輪廓)，剩下的就是黑點(diǎn)輪廓，計(jì)算輪廓內(nèi)的面積，如果大于閾值則判定為膠丸黑點(diǎn)，并標(biāo)記出來(lái).4)針對(duì)缺油癟殼的軟膠囊，對(duì)腹部區(qū)域中點(diǎn)集亮度進(jìn)行中線小波濾波，采用谷底形態(tài)分析，當(dāng)達(dá)到長(zhǎng)度閾值，則判定為癟殼軟膠囊.5)針對(duì)異形膠丸，采用的技術(shù)為：a、膠囊尺寸檢測(cè)，閾值分類；b、膠囊邊緣點(diǎn)集主成分取向的野值聚類.6)針對(duì)含油量不足、有氣泡或漏油的軟膠囊，采用的技術(shù)為：a、對(duì)膠囊腹部點(diǎn)集進(jìn)行顏色指標(biāo)進(jìn)行邊緣識(shí)別，九宮掃描內(nèi)部邊緣點(diǎn)集，超過(guò)面積閾值，則判定為氣泡；b、對(duì)膠囊腹部點(diǎn)集進(jìn)行顏色矩陣計(jì)算，檢測(cè)內(nèi)部邊緣特征，當(dāng)超過(guò)長(zhǎng)度閾值，則判定有漏油.

3　實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證

制作實(shí)驗(yàn)樣機(jī)，并進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，具體實(shí)施步驟如下：

1)利用傳感器啟動(dòng)觸發(fā)拍照，獲取圖片.圖3(a)為正常膠丸的實(shí)驗(yàn)室檢測(cè)圖.

2)進(jìn)行模板匹配，獲得泡罩具體位置，泡罩外的區(qū)域不作處理.對(duì)數(shù)字圖像進(jìn)行邊緣檢測(cè)和魚腹部區(qū)域點(diǎn)集屬性濾波后方差分類，如果存在豐富的點(diǎn)集和邊緣信息，則膠丸判定為多粒.圖3(b)為單泡罩內(nèi)多粒軟膠囊檢測(cè)圖.

3)對(duì)泡罩內(nèi)部的藥丸進(jìn)行自動(dòng)閾值分割，若泡罩內(nèi)無(wú)分割結(jié)果，則判為缺粒.圖3(c)為缺粒軟膠囊檢測(cè)圖.

4)獲得膠囊整體形狀，計(jì)算魚身的長(zhǎng)、寬、圓度，魚尾的長(zhǎng)、寬、與水平線的夾角等參數(shù)；獲得魚身上半部分，計(jì)算魚身上半槽的長(zhǎng)、寬參數(shù)；獲得魚身上半弧線，計(jì)算弧線長(zhǎng)度、弧線峰數(shù)(極大值個(gè)數(shù))、弧線峰點(diǎn)距弧線最左端、最右端的距離：若上述計(jì)算結(jié)果未在設(shè)定范圍內(nèi)，則判斷為藥丸異形.典型的異形丸是歪頭丸，圖3(d)為歪頭丸檢測(cè)圖.

5)對(duì)非異形魚肝油膠丸，只需獲得魚身內(nèi)部檢測(cè)區(qū)域.用內(nèi)部區(qū)域?yàn)V波值對(duì)內(nèi)部檢測(cè)區(qū)域進(jìn)行濾波，并進(jìn)行閾值分割，提取分割結(jié)果面積大于內(nèi)部其它缺陷最小面積的部分.圖3(e)為存在氣泡的膠丸檢測(cè)圖.

6)對(duì)內(nèi)部區(qū)域進(jìn)行灰度增強(qiáng)，提取灰度小于小黑點(diǎn)提取閾值的區(qū)域，再篩選出區(qū)域直徑大于最小黑點(diǎn)直徑(單位為mm)的區(qū)域.圖3(f)為存在黑點(diǎn)的膠丸檢測(cè)圖.

經(jīng)過(guò)對(duì)軟膠囊藥板樣本檢測(cè)結(jié)果整合、統(tǒng)計(jì)、顯示，本系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)樣機(jī)檢測(cè)系統(tǒng)達(dá)到以下技術(shù)指標(biāo)：1)每板膠囊12粒，同時(shí)檢測(cè)2板，每分鐘沖切可達(dá)100次，檢測(cè)速度可達(dá)到2 400粒·min-1；2)對(duì)單個(gè)泡罩內(nèi)缺?；蚨嗔５乃幇?、含油量不標(biāo)準(zhǔn)的瘦丸和胖丸、內(nèi)部含氣泡的膠丸、泡罩內(nèi)含異物的膠丸，外形有缺陷的異形膠丸及存在黑點(diǎn)的膠丸均能檢出，且對(duì)黑點(diǎn)的檢測(cè)精度可高達(dá)0.3 mm；3)檢測(cè)準(zhǔn)確率達(dá)到99.71%以上.共測(cè)試3批，第一批測(cè)試4 182片，漏檢12片，檢測(cè)準(zhǔn)確率99.71%；第二批測(cè)試4 892片，漏檢14片，檢測(cè)準(zhǔn)確率99.73%；第三批測(cè)試7 884片，漏檢5片，檢測(cè)準(zhǔn)確率99.94%.

4　結(jié)語(yǔ)

本文給出了基于機(jī)器視覺(jué)技術(shù)的軟膠囊藥板質(zhì)檢系統(tǒng)設(shè)計(jì)的總體設(shè)計(jì)框圖，并根據(jù)提出的技術(shù)要求及質(zhì)量指標(biāo)進(jìn)行了系統(tǒng)的軟硬件設(shè)計(jì).總結(jié)了軟膠囊藥板常見(jiàn)缺陷，針對(duì)各種缺陷模式給出了識(shí)別方案.在此基礎(chǔ)上開(kāi)發(fā)的圖像處理系統(tǒng)根據(jù)獲得圖像信號(hào)的像素亮度和顏色分布等信息，對(duì)目標(biāo)特征進(jìn)行抽取，判斷藥板是否存在變形、含油量不合格、存在黑點(diǎn)等質(zhì)量問(wèn)題，進(jìn)而根據(jù)結(jié)果來(lái)控制現(xiàn)場(chǎng)的設(shè)備，將不合格的產(chǎn)品分檢出來(lái).多次實(shí)驗(yàn)研究結(jié)果表明，實(shí)驗(yàn)室樣機(jī)檢測(cè)速度可達(dá)到2 400粒/min，對(duì)黑點(diǎn)的檢測(cè)精度可高達(dá)0.3 mm，檢測(cè)準(zhǔn)確率達(dá)99.71%以上，可進(jìn)一步推動(dòng)軟膠囊生產(chǎn)實(shí)現(xiàn)完全自動(dòng)化.

[1]石吉勇，鄒小波，趙杰文.滲油醋膠囊高光譜快速檢測(cè)技術(shù)[J].農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報(bào),2015,46(7):210-213.

[2]王娟，周永霞，徐冰俏，等.圖像處理在膠囊外形缺陷檢測(cè)中的應(yīng)用[J].中國(guó)計(jì)量學(xué)院學(xué)報(bào)，2012，23(3):239-245.

[3]鄭瀚，韋文斌，齊子城.機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)膠囊圖像的預(yù)處理研究[J].電子科技,2012,25(12):133-136.

[4]張廣軍.機(jī)器視覺(jué)[M].北京：科學(xué)出版社,2005:8-10.

[5]WESLEY E S,QI H R.Machine vision[M].Bejing：China Machine Press,2005:3-5.

[6]汪敏，夏咸軍.新型LED背光源技術(shù)及應(yīng)用[J].光電子技術(shù),2005,25(4):267-270.

[7]左奇，史忠科.基于機(jī)器視覺(jué)的膠囊完整性檢測(cè)系統(tǒng)研究[J].西安交通大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版),2002,36(12):1 262-1 265.

[8]劉雅坤，于雙元，羅四維.基于最小最大割算法的閾值分割算法[J].計(jì)算機(jī)科學(xué),2014,41(1):95-99.

[9]史椸，趙靜，鮑軍鵬.基于方差聚類的時(shí)序數(shù)據(jù)野值識(shí)別算法[J].計(jì)算機(jī)應(yīng)用,2012,32(增刊2):22-25.

(責(zé)任編輯李寧)

Design of a Soft Capsule Plates Testing System Using Computer Vision

PENG Yanqing1,LIU Cheng1,CHEN Liqing2,XU Guopeng1

(1.School of Electrical Engineering & Automation,Xiamen University of Technology,Xiamen 361024,China; 2.Sinopharm Xingsha Pharmaceutical (Xiamen),Xiamen 361026,China)

A soft capsule plates testing system was designed using computer vision.Soft capsule drug plates to be detected were transformed into image signals through the image acquisition and the image processing system got extraction of the target features according to brightness and color distribution of pixel information.Through various techniques employing digital image processing algorithms including clustering algorithm,morphological analysis,image filtering,edge detection and template matching,pattern recognition of soft capsules’ common defects was then done.Drugs board detected for quality faults was sorted out by local devices.The experimental results show that the system can test 2 400 soft capsules per minute with a testing accuracy of 0.3 mm for black spots at a 99.7% accuracy rate and higher.

soft capsule plate;quality test;system design;computer vision;aluminum plastic bubble cap packaging machine

2015-12-12

2016-04-05

廈門市科技計(jì)劃項(xiàng)目(3502Z20141150)

彭彥卿(1966-)，女，教授，博士，研究方向?yàn)橹悄芸刂萍夹g(shù)及應(yīng)用等.E-mail：pyqxm@163.com

TQ460.5

A

1673-4432(2016)03-0023-05