任亞恒，高曉芝，程 煜，郝存明，陳宏彩

(1.河北省科學(xué)院應(yīng)用數(shù)學(xué)研究所，河北 石家莊 050000；2.河北科技大學(xué) 電氣工程學(xué)院，河北 石家莊 050018)

0 引言

目前國(guó)家在逐步加大對(duì)藥品安全的監(jiān)督力度，藥品包裝材料標(biāo)準(zhǔn)也在逐步提高，以確保藥品的質(zhì)量和用藥安全。人工抽檢導(dǎo)致漏檢和誤檢問(wèn)題頻出，無(wú)法保障產(chǎn)品質(zhì)量，企業(yè)迫切需要實(shí)現(xiàn)從人工抽檢到自動(dòng)化、智能化檢測(cè)的轉(zhuǎn)型升級(jí)[1]。

機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)是根據(jù)圖像各種信息，來(lái)進(jìn)行尺寸、形狀、顏色等的判別，進(jìn)而根據(jù)判別結(jié)果來(lái)控制現(xiàn)場(chǎng)的設(shè)備動(dòng)作。機(jī)器視覺(jué)相對(duì)于人眼具有自動(dòng)化、客觀、非接觸和高精度等特點(diǎn)[2]。

1 視覺(jué)系統(tǒng)整體流程

首先對(duì)采集到的圖象做去噪、增強(qiáng)等操作以改善圖象質(zhì)量來(lái)突出感興趣信息，并為后期識(shí)別提供更多有效信息。然后對(duì)圖像中感興趣的目標(biāo)進(jìn)行分析，獲得相對(duì)穩(wěn)定因素作為共同特征，從而建立對(duì)圖像中目標(biāo)的描述，以此描述做為所有圖像的基準(zhǔn)信息，以它做為坐標(biāo)系的原點(diǎn)，由此原點(diǎn)向各個(gè)ROI搜索，得到各ROI的實(shí)際坐標(biāo)。然后在圖像分析的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步分析圖像中各ROI的目標(biāo)特點(diǎn)以及此ROI在圖像時(shí)間鏈上的前后關(guān)聯(lián)，得到各ROI在多圖像下的綜合分析。最后通過(guò)多ROI的綜合判斷來(lái)確定檢測(cè)產(chǎn)品的OK或是NG，并將判斷信息放入剔除序列，給剔除位的器件是否剔除操作提供信號(hào)。最后是數(shù)據(jù)分析部分，數(shù)據(jù)分析用來(lái)通過(guò)一段時(shí)間或一個(gè)班組或指定時(shí)間段內(nèi)的各指標(biāo)結(jié)果分析這個(gè)指標(biāo)的生產(chǎn)情況，并分析影響次品過(guò)多因素，從而給前端生產(chǎn)線提供生產(chǎn)意見(jiàn)來(lái)改善生產(chǎn)質(zhì)量。

系統(tǒng)流程圖如圖1所示。

圖1 系統(tǒng)流程圖

2 特征提取

圖像特征一般包含顏色特征、紋理特征、形狀特征、空間特征等關(guān)系，安瓿瓶形狀特征比其顏色或紋理要更突出，本文選擇以形狀為匹配模板，形狀匹配一般包括模板選擇、形狀識(shí)別和匹配幾個(gè)步驟，形狀匹配的相似度由形狀間的距離決定，形狀子向量按照一定規(guī)則表示形狀間距離。距離大，形狀相似度差；距離小，相似度好。

2.1 特征模板選擇

模板特征一般選擇變化較小、相對(duì)穩(wěn)定的信息做為模板，對(duì)于安瓿瓶相對(duì)穩(wěn)定的部位在中間位置，首先手動(dòng)框取相應(yīng)區(qū)域，將模板圖像從原圖像復(fù)制出來(lái)，并進(jìn)行仿射變換，使之達(dá)到理想角度。

2.2 模板特征提取

模板選擇區(qū)域如圖2所示，選擇安瓿瓶相對(duì)穩(wěn)定的頸部區(qū)域做為模板區(qū)域，采用Hu距提取形狀結(jié)果如圖3所示，形狀提取效果良好。

圖2 模板區(qū)域 圖3 形狀匹配結(jié)果

3 亞像素尺寸測(cè)量方法

首先采用快速圖像形狀匹配匹配的方法確定玻璃瓶測(cè)量位置的大致區(qū)域；其次，通過(guò)Canny邊緣檢測(cè)算子提取測(cè)量區(qū)域內(nèi)藥瓶的邊緣[4]；接著，再對(duì)邊緣像素點(diǎn)的位置利用加權(quán)最小二乘法進(jìn)行曲線擬合；最后，通過(guò)藥瓶外邊沿曲線形狀上的特性定位測(cè)量位置，并利用擬合后的曲線完成瓶外徑的精確測(cè)量，實(shí)現(xiàn)藥用玻璃瓶瓶口、瓶身、全高、泡外徑、絲外徑和頸外徑同時(shí)達(dá)到亞像素級(jí)的測(cè)量精度,如圖4所示。

圖4 測(cè)量區(qū)域和測(cè)量顯示

4 缺陷檢測(cè)

圖5 自編碼網(wǎng)絡(luò)

由于缺陷種類(lèi)的多樣性，應(yīng)提取具有魯棒性較強(qiáng)的特征。自動(dòng)編碼器[5]是一種無(wú)監(jiān)督的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，它可以學(xué)習(xí)到輸入數(shù)據(jù)的隱含特征，這稱(chēng)為編碼，同時(shí)用學(xué)習(xí)到的新特征可以重構(gòu)出原始輸入數(shù)據(jù)，稱(chēng)之為解碼。

自動(dòng)編碼器是一種能夠重構(gòu)原始輸入的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。其包含三層即輸入層(x)、隱藏層(h)和輸出層(y)，

它們有如下關(guān)系：

h=f(Wx+b)y=g(WTh+c)

自動(dòng)編碼器的優(yōu)化形式如下所示：

訓(xùn)練結(jié)果如圖6所示，可以判別出各種缺陷并進(jìn)行歸類(lèi)。

圖6 缺陷處理結(jié)果

5 結(jié)語(yǔ)

圍繞安瓿瓶自動(dòng)檢測(cè)的技術(shù)難題，取得了一些關(guān)鍵性技術(shù)成果。目前項(xiàng)目研制的藥用玻璃包裝高速在線視覺(jué)檢測(cè)系統(tǒng)已經(jīng)成功應(yīng)用到多家醫(yī)藥包裝公司，顯著提高了藥用玻璃包裝產(chǎn)品的穩(wěn)定性和合格率、節(jié)省了人工成本、降低了能耗、提升了藥用玻璃包裝產(chǎn)品的安全性和企業(yè)市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力。