为了实现外观缺陷自动检测，研究了基于机器视觉技术的外观缺陷检测系统。首先针对外观缺陷图像特点，分析了采用灰度阈值及单一颜色模型分割缺陷的局限性，提出基于混合颜色模型的缺陷图像分割方法，实现了外观缺陷快速、准确分割;然后通过分析外观缺陷特点，分别从形状、颜色和纹理共选取了12个类别差异明显的特征参数，提取了外观缺陷特征;***后选择BP***网络作为缺陷分类器，视觉检测，根据经验和实验确定了***网络结构及参数，并分析了传统BP算法在外观缺陷分类应用中的不足，通过改变收敛标准、自适应调整步长和引入动量项以优化BP算法，改善了***网络分类效果。


对比现有大输液***可见***人工检测方法，在线视觉自动检测具有巨大优越性，为此，本文设计了一套用于瓶内药液***检测的视觉系统.首先研究了检测系统的机械与电气控制结构，开发了面向高速高精度生产线的图像获取装置;然后，基于图像中药液内***运动轨迹的连续性，利用序列图像提取出图像中的运动信息，在此基础上，使用改进的Mean shift跟踪算法实现了可见***的检测识别;***后选用100ml葡萄糖大输液进行在线测试，检测系统分辨率达到了***药典的检测要求，系统运行准确率近95%，视觉检测在自动化产线监控，在线自动化视觉检测方法能很好满足生产线的要求.


在***包装过程中，会出现瓶体与瓶盖封装不严的情况，因此***包装的质量检测已成为制药行业生产过程中的一个关键环节。本文设计了一套基于机器视觉的药瓶检测系统，完成了药瓶包装过程中瓶盖与瓶体封装缺陷的检测任务。本的研究工作和主要成果包括以下几个方面：1.在总结国内外成果的基础上，高速智能视觉检测设备厂家，结合药瓶检测的总体功能要求和性能指标，成功搭建了满足要求的硬件实验平台。同时，对平台所用硬件的选择原则和***终参数都做了逐一说明。2.由数字图像处理的概念出发，研究了待检药瓶图像处理的相关算法。首先，应用MATLAB软件对采集到的图像进行了一系列处理，包括图像灰度化、图像去噪


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