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(中南大學 物理與電子學院,長沙 410075)

中藥口服液瓶可見異物移動檢測系統(tǒng)研究

姚冠宇，鐘芳松

(中南大學物理與電子學院,長沙410075)

針對中藥口服液中可見異物的檢測為靜態(tài)的自旋急停檢測這一問題，提出了一種基于機器視覺的針對流水線上直線運動中的中藥口服液瓶中可見異物的移動檢查方法;此法為將停止不動的口服液瓶的自旋急停拍照檢測，變?yōu)樵谒幤克椒较蜻\動的同時完成豎直方向上的自旋急停拍照檢測;克服了連續(xù)拍攝圖片中藥瓶位置發(fā)生變化從而需要尋找藥液區(qū)域的問題;基于改進的成像系統(tǒng)和機械系統(tǒng)，使待檢測藥瓶在邊自旋急停邊直線運動時完成雜質(zhì)檢測;檢測基于改進的區(qū)域搜索方法，提出了先利用連續(xù)像素搜尋算法藥液區(qū)域提高檢測速度，再用前后三角形窗口算法判定藥液區(qū)域提高檢測精度，能快速抓取照片中位置發(fā)生變化的藥液區(qū)域并利用差分法進行雜質(zhì)檢測;實驗結(jié)果表明此算法可以快速有效地檢測出異物，提高了檢測速度。

機器視覺；藥品檢測;區(qū)域搜索;差分對比

0 引言

近年來，市場上中藥口服液的種類和數(shù)量增長迅速。然而目前研究的可見異物檢測方法主要是傳統(tǒng)的較大輸液瓶、安瓿瓶的靜態(tài)檢測方法[1]。中藥口服液瓶瓶身較小，自旋后在流水線上繼續(xù)運動的設備在制造上早已可以實現(xiàn)，然而相應檢測流水線上直線運動中的口服液瓶中雜質(zhì)技術(shù)卻沒有跟上研究步伐。

現(xiàn)在國內(nèi)大多數(shù)廠家采用的都是人工燈檢或者靜態(tài)燈檢機。人工燈檢是以強光為光源，工人在深色的背景下用手工和肉眼觀察的方法逐瓶進行檢查。這種檢查具有人眼損傷大，檢測標準不統(tǒng)一，檢測結(jié)果不穩(wěn)定的缺點。一般的靜態(tài)燈檢機是用自旋急停法使口服液瓶中異物從瓶底上升，并拍攝連續(xù)的數(shù)幀圖片送給工控機進行圖像處理，再根據(jù)中藥口服液行業(yè)的標準對其進行異物識別，最后將合格與不合格的口服液瓶通過軌道變換裝置分別導出到相應的區(qū)域。此方法漏檢率高，檢測速度慢等缺點[2-3]。同時靜態(tài)燈檢機只能檢測靜止中的口服液瓶，有時要購買多臺燈檢機應用于一條流水線，檢測成本較大。因此國內(nèi)廠家也希望能有滿足要求的自動燈檢設備出現(xiàn)，提升流水線的生產(chǎn)力和檢測的速度。

直接引進國外成熟的藥檢設備，耗資昂貴，而且由于中藥口服液與一般的透明輸液在特性上和生產(chǎn)工藝上都有所不同，使用達不到較好的檢測效果。國內(nèi)外的自動燈檢研究目前都為瓶身高速自旋后急停的靜態(tài)檢測，而且主要的是針對大輸液等透明藥劑的可見異物檢測自動化研究[4-5]，每瓶輸液瓶檢測時都要停頓0.05到0.1 s[6]，檢測速度較慢，而中藥口服液瓶瓶身更小，要求單位時間內(nèi)檢測的瓶數(shù)更多才能有較好的經(jīng)濟效益。若用傳統(tǒng)的靜態(tài)燈檢方法跟不上流水線上口服液的快速生產(chǎn)速度，若能夠進行動態(tài)即運動中口服液瓶的檢測的燈檢機在原理上就要比傳統(tǒng)的靜態(tài)燈檢機快速許多。

本文提出在流水線上直接檢測邊自旋急停邊直線運動中的口服液瓶。其思想是，將本該旋轉(zhuǎn)急停后對靜止的口服液瓶拍照變成口服液瓶邊直線運動邊對其拍照，在口服液瓶的位置及圖片背景發(fā)生變化的同時抓取要檢測的藥液區(qū)域。減少了口服液瓶旋轉(zhuǎn)后急停的拍照時間，簡化了燈檢機硬件電路設計。使檢測速度變快。圖像處理階段將每張圖片中不同位置的藥瓶搜尋出，進行處理分析。圖像處理上，首先直接對連續(xù)采集的兩張圖片目標區(qū)域搜索，確定每張圖片要對比的藥瓶位置，接著對其進行差分比較，再用事先擬合好的閾值進行測定[7-9]，最后根據(jù)閾值檢測結(jié)果判斷其是否含有異物。

1 機械結(jié)構(gòu)及工作原理

傳統(tǒng)的藥液檢測方法中自旋急停的拍照過程均是在藥瓶靜止時完成，需要將待檢測藥瓶在固定位置旋轉(zhuǎn)至一定轉(zhuǎn)速再急停，藥瓶停止后再用CCD相機進行拍照來獲取圖像進行檢測[10]。本檢測方法根據(jù)拉齒陀螺的原理，在藥瓶的直線運動中同時完成藥瓶的旋轉(zhuǎn)、自旋停止以及CCD拍照獲取圖像。

本檢測方法以10 ml的中藥口服液瓶為例，由于其重量輕，體積小，在做直線運動和自旋時運動動量較小，可以較好的進行緊急制動。其機械結(jié)構(gòu)俯視圖如圖1所示。

圖1 機械結(jié)構(gòu)俯視圖

藥瓶載物臺如圖2所示。待檢測藥瓶放在特制的自由旋轉(zhuǎn)臺上，由上部的壓簧壓死，齒輪帶動壓簧使得整個藥瓶和整個載物臺跟著同時發(fā)生自旋運動。

圖2 藥瓶承載臺側(cè)視圖

圖1中藥液瓶放置在藥瓶承載臺上(如圖2)從傳送帶左端分隔以瓶間距s進入傳送帶，經(jīng)加速齒輪帶動其自旋至120 r/min，使藥瓶與藥液一起自旋。承載臺繼續(xù)沿傳送帶直線運行，直至與由兩個傳動皮帶帶動的厚橡膠帶接觸。傳動皮帶運動速度與傳送帶一致，此時不斷自旋的藥瓶承載臺被厚橡膠帶緊急制動，使得藥瓶自旋停止，但藥液還在藥瓶中在慣性的作用下繼續(xù)自旋。與此同時，承載臺在傳送帶上做直線并用CCD相機進行圖像拍照，獲取待檢測信息。本機械系統(tǒng)將固定的自旋-急停取像過程變成在動態(tài)中完成，節(jié)省急停時間的同時完成了對口服液瓶的圖像獲取。其整體算法框架如圖1。

圖3 算法框架流程圖

2 圖像去噪與預處理

2.1 圖像去噪

在藥瓶直線運動下獲取的照片受到攝取器件、周圍環(huán)境等影響,會使拍攝到的圖像中含有噪聲，不能直接用于雜質(zhì)檢測。為了圖像處理的準確性,需要進行圖像去噪，也就是濾波。而一般濾波使用的方法有領域平均法、模板法、多圖像平滑法、中值濾波法等。

由于要在變化背景的圖片中提取出用于檢測有無雜質(zhì)的藥液區(qū)域，所以在濾波的同時對于圖像的邊界保護就變得極為重要。上文提及的前3種方法在濾除噪聲的同時也會影響圖像的邊界和細節(jié)，而中值濾波的輸出像素是由領域圖像的中間值決定的,在消除孤立的噪聲點的同時又較好的保護了圖像邊緣的清晰度。因此在本檢測方法的圖像去噪時使用了中值濾波。

這里引入一種去噪效果的客觀評價峰值信噪比(PSNR)定義為：

(1)

fmax=2k-1，k為圖像中表示一個像素點所用的二進制位數(shù)，EMS為原始圖像與處理后圖像對應像素點之間的均方誤差。表1為使用幾種大小窗口下中值濾波的處理對比結(jié)果。

表1 不同窗口去噪實驗結(jié)果

由于圖像中的藥瓶具有較長的輪廓線需要保留圖像的邊緣細節(jié)，同時又要求處理速度也要較快。又因為隨著窗口變小，濾波處理的計算量將按4次方指數(shù)增大[11]。因此本文采用了速度較快，效果較好的(5×5)的滿窗窗口進行濾波。

2.2 圖像預處理

由圖4(a)處理前原始圖像可知，在CCD相機獲取的原始圖像中，不可避免地會將自由旋轉(zhuǎn)臺的底座和固定口服液瓶的壓簧拍攝如圖片。這些背景在計算機進行提取藥液區(qū)域的算法中增加了計算時間，且并不影響口服液瓶的藥液雜質(zhì)檢測結(jié)果，因此可以將其去除，以節(jié)省計算時間[12]。又由圖1機械結(jié)構(gòu)俯視圖可知藥瓶在被CCD相機拍攝的過程中只在檢測線上做水平運動，因此每次檢測藥瓶的位置只是橫向不一樣，縱向的位置并不發(fā)生變化，所以根據(jù)藥液區(qū)域位置分別在m、n處去掉發(fā)生變化但是對檢測不發(fā)生影響的上下邊緣，如圖4(b)。以本實驗藥瓶為例截取線m為圖像高度86%處，n為圖像高度12.5%處。

圖 4 藥瓶預處理圖片

3 移動檢測算法設計

3.1 藥液區(qū)域提取算法

首先先將預處理后的兩幀圖像分別劃分成藥液區(qū)域和非藥液區(qū)域。再根據(jù)灰度值將圖5的兩幅圖像(a)、(b)分別展開成矩陣A(i,j)和B(i,j)，將矩陣A(i,j)延x軸分為E、F、G三個區(qū)域矩陣，如下圖5(a)，顯然要尋找的藥液區(qū)域為中間區(qū)域矩陣F(i0,j0)。同理可將做對比的第二幀圖片下圖5(b)展開的矩陣B(i,j)，可延x軸方向分為E＇、F＇、G＇三個區(qū)域矩陣，則用于對比的藥液區(qū)域為F＇(i0,j0) 。因此可知F、F＇區(qū)域即為用于對比檢測雜質(zhì)的藥液區(qū)域。

圖 5 藥液區(qū)域分割

在矩陣A的3個位置上邊緣點O(0，y1)、中點P(0，y2)、下邊緣點Q(0，y3)分別作為起始點，依次沿x軸方向用連續(xù)像素判定算法搜尋目標值。當從O點出發(fā)判定時，當且僅當出現(xiàn)連續(xù)m個灰度值大于N時，取出長度為m的數(shù)列并記錄位置Xa1，再用以Xa1為中心的后三角形窗口計算出均值，判定是否已進入藥液區(qū)域，若是，則確定輸出位置Xa1。繼續(xù)連續(xù)像素判定算法搜尋目標值，當且僅當出現(xiàn)連續(xù)m個灰度值小于N時，取出長度為m的數(shù)列并記錄位置Xb1，再用以Xb1為中心的前三角形窗口計算出均值，判定是否已離開藥液區(qū)域，若是，則確定輸出位置Xb1。

其基本步驟如下:

1)從設置起始點沿x軸方向依次像素檢測灰度值是否大于預設值N。

2)判定當灰度值大于N時取出其后m個數(shù)值組成數(shù)列。

3)將取出的數(shù)列進行求和，L=Xa1+Xa2+Xa3+·+Xam

4)判定當L大于mN時，記錄Xa1點位置；當L小于等于mN時，重復步驟1)。

5)以Xa1點位置為中心按照后三角形窗口計算均值g，窗口如圖6(a)。

6)判定當均值g大于N是輸出位置Xa1；當均值小于N時，重復步驟4)。

7)繼續(xù)依次檢測像素灰度值是否小于預設值N。

8)判定當灰度值小于N時取出其后m個數(shù)值組成數(shù)列。

9)將取出的數(shù)列進行求和，L=Xb1+Xb2+Xb3+·+Xbm

10)判定當L小于mN時，記錄Xb1點位置；當L大于等于mN時，重復步驟7)。

11)以Xa1點位置為中心按照后三角形窗口計算均值h，窗口如圖6(b)。

12)判定當均值h小于N時輸出位置Xb1；當均值大于N時，重復步驟10)。

13)輸出并記錄Xa1、Xb1。

圖6 三角形窗口

依次從P、Q點出發(fā)得到進入藥液區(qū)域位置Xa2、Xa3與離開藥液區(qū)域位置Xb2、Xb3。

則記錄最終藥液區(qū)域起始位置為：

(2)

同理藥液區(qū)域結(jié)束位置為：

(3)

即可分別確定目標區(qū)域的藥液矩陣F(i0,j0)，F(xiàn)＇(i0,j0)。算法流程如圖7所示。

圖7 藥液區(qū)域算法流程圖

3.2 藥液異物檢測及結(jié)果分析

設藥液區(qū)域矩陣為F(i0,j0)、F＇(i0,j0)，再將F、F＇做差分。差分公式為：

R(i0,j0)=F(i0,j0)-F＇(i0,j0)

(4)

式中，F(xiàn)(i0,j0)是第一幀圖像藥液區(qū)域;F＇(i0,j0)是第二幀圖像藥液區(qū)域。

對背景差分結(jié)果進行二值化處理，數(shù)學表達式描述為：

(5)

式中，T是某個灰度閾值,它的大小決定了識別目標的靈敏度;二值圖R(i0,j0)的值為1即為檢測到的雜質(zhì)，0表示沒有檢測到雜質(zhì)。

取某中藥口服液公司生產(chǎn)的10 mL標準中藥口服液試劑作為測試對象。在CPU Pentium G640(2.8 GHz)，內(nèi)存4 GB的硬件系統(tǒng)下，圖像采集裝置采用的是加拿大的PointGrey Flea3-GE-13S2M-C CCD傳感器和Computar M1214-MP鏡頭；光源采用的是CST視覺光源P-HFL-100-100-R型號LED紅色面光源；光電傳感器采用的是美國邦納QS18EN6LP光電傳感器；算法在MATLAB下編譯成熟，在工程機上進行了測試和實驗。

將提取出的藥液區(qū)域進行異物檢測的結(jié)果如圖8所示。圖8中(a)和(b)是藥瓶直線運動時連續(xù)拍攝的兩幀圖片搜索的藥液區(qū)域結(jié)果；圖8(c)和(d)都是圖8(a)與(b)的差分圖，圖中標記的矩形區(qū)域即是檢測出異物的區(qū)域。圖中，箭頭指示的兩個子圖是對應的異物位置附近的局部放大圖。

(a)為第一幀圖片搜尋的藥液區(qū)域; (b)為第二幀藥液區(qū)域搜尋的藥液區(qū)域; (c)顯示的是圖(a)中異物所在的位置信息; (d)顯示的是圖(b)中異物的位置; 圖中標記的矩形區(qū)域即是檢測出異物的區(qū)域 圖8 檢測結(jié)果

4 結(jié)論

本文將傳統(tǒng)靜態(tài)的自旋-急停法來檢測藥瓶雜質(zhì)，轉(zhuǎn)變成在待測藥瓶做直線運動中完成可見異物的檢測，有效地減少了急停拍照時間。本文在檢測速度提高上提出了新的方法，

實驗結(jié)果表明，該方法能快速、穩(wěn)定地實現(xiàn)可見異物的檢測，設備成本較低，性價比高，能較好地滿足生產(chǎn)線上快速檢測的需求。

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StudyonDetectionSystemofForeignSubstancesMovementinTraditionalChineseMedicine

Yao Guangyu，Zhong Fangsong

(School of Physics and Electronics, Central South University, Changsha 410083, China)

Aiming at the problem that the detection of foreign Substances in the oral liquid of traditional Chinese medicine is static, this paper proposes a mobile inspection method based on machine vision for visible foreign Substances in traditional Chinese medicine oral liquid bottles. This method is to change the static immobile oral liquid bottle of the emergency stop camera detection, into the bottle in the horizontal direction of movement at the same time to complete the vertical direction of the spin emergency stop camera detection. To overcome the problem that continuous shooting picture of the bottle position changes to find the drug area . Based on the improved imaging system and the mechanical system, the test bottle is tested for impurity detection when the bottle is to be moved linearly in the side of the spin. Based on the improved region search method, it is proposed to improve the detection speed by using the continuous pixel search algorithm, and then use the front and rear triangular window algorithm to determine the detection area of the drug solution area to improve the detection precision, And the difference method is used for impurity detection. Experimental results show that this method can quickly and effectively detect foreign Substances, to improve the detection’s speed.

machine vision; medicinal detection; regional search; difference comparison

2017-03-17；

2017-04-13。

姚冠宇(1990-)，男，山西臨汾人，碩士研究生，主要從事自動化裝置,圖像處理方向的研究。

鐘芳松(1991-)，男，江西南昌人，碩士研究生，主要從事圖像處理方向的研究。

1671-4598(2017)10-0015-04

10.16526/j.cnki.11-4762/tp.2017.10.005

TN911.73；TP391

A