全自动灯检机的技术要点分析

1、    全自动灯检机的技术要点分析    刘宏宇 柳青 杜娟 张博 王博摘 要：全自动灯检机的技术核心是图像采集处理系统技术。借助高速摄像头和智能照明系统，以双头模式对异物的动态图像进行实时采集，这种技术主要具有效率高、检测效果佳等明显优势，目前已经在行业领域内得到广泛运用。本文主要对全自动灯检机的主要特点及技术运用进行详细分析，实现对全自动灯检过程的专业指导。关键词：全自动灯检机；主要特点；技術要点分析全自动灯检机作为一种运用数字信号处理器和现场编程功能进行图像、信息处理的先进图像识别系统，对检测对象的图像信息及技术精度有着严格要求。人员在运用全自动灯

2、检机的环节，首先明确其技术特点，掌握全自动灯检技术的运用方案，强化数字图像处理，并通过有效的仿真试验，促使人员及时掌握灯检机的关键技术，便于快速完成图像采集、识别，促进全自动灯检机的广泛运用。1 全自动灯检机的主要特点1.1 自动灯检机优势人工判断注射剂中的异物（点状物、2mm以下的短纤维和块状物等微细可见异物，生化药品或生物制品若检出半透明的小于约1mm的细小蛋白质絮状物或蛋白质颗粒等微细可见异物，除另有规定外）、装量、西林瓶压盖松紧有很大的灵活性，但缺点较多，主观性较大，漏检率高，效率低（20-50瓶/分）不能连续生产（连续工作1小时要休息15分钟）1。能有效克服上述缺点，并且具有运行维护

3、成本低的自动灯检机便显现出巨大优势。1.2 全自动灯检技术特点检测过程中可以实现自动化，相应作业人员需要掌握高级的编程语言和计算机运用技能，将待检产品对准检测工位，对每一个瓶子进行高速的图像采集与处理，快速得出检测结果。工作人员从简洁的界面可以看到每个相机的图像采集及处理过程，实现全过程监控，保证灯检过程可视化，自动化，以这种方式，更好的满足产品检测工作要求2。2 全自动灯检机的技术要点分析2.1 全自动系统结构2.1.1 系统结构原理图像识别系统是全自动灯检技术的主要内容，采用数字图像技术非接触式，对产品质量进行快速、有效的检测。在检测中，通过利用金属氧化物半导体、传感器等设备，及时采集目标

4、对象的图像信息，利用异物识别算法判断目标产品质量是否合格，同时发出剔除信号，在此环节，主要依赖于执行单元。图像识别系统具有适应性强、测量范围大、易于保存和管理、精度高等明显优势，实际工作中，人员为进一步提高图像识别系统的实时性和高精度，及时将检测任务分解，分步骤的进行，也可以将图像识别系统按照模块划分为图像采集模块、预处理模块、数据缓存模块、图像处理模块、图像传感器模块这五个部分，便于对图像识别系统有一个更为深刻的认识。2.1.2 光机电一体化控制全自动灯检中，光机电一体化系统的设计得到体现，比如在全自动灯检环节的结构设计中，工作人员根据每日工作量进行系统结构设计优化，及时调整系统设计参数，借

5、助拍摄序列图像，及时了解异物处理需要消耗的时间，四台灯检机同时运行3。系统运用中，人员采用计算机控制的模式，强化产品图像分析、处理及判断，及时完成了高强度的机械作业，利用速度传感器和接受伺服系统进行工作信号反馈，并对相应的光源作出科学控制。工控计算机与通讯设备同时运行，人员及时采用摄像机进行工位检测、光源点控制，由此获取背光源频闪时间，并及时填写图像信息采集卡，利用计算机系统的总线访问功能，及时判断产品是否合格，进一步完善光机电一体化控制系统功能4。2.1.3 激光组合照明系统机器视觉系统运行中，及时加强光源照明系统设计，高清晰度的图像检测中，工作人员广泛运用光源照明系统，快速完成目标对象的图

6、像采集和处理。常见的光源控制系统有：卤素灯、led灯、荧光灯等，灯检中将led灯作为机器视觉光源，led机器视觉光源与其他光源的最大不同为：光源的使用年限长、运行成本低，同时发热少、响应速度快，因此灯检中，将led作为主光源。2.2 技术运用要点全自动灯检技术主要依赖于数字图像技术，采用先进的图像处理技术，对液体瓶中的异物进行有效的状态检测，其检测精度和速度都远远超过普通技术5。比如全自动灯检技术运用中，利用图像采集系统对高清晰度、分辨度的图像信息进行实时采集和处理，利用图像处理算法，提高检测结果的精准度，依据系统设计性能指标，要求被检对象的图像分辨度不低于640×480，同时可以对

7、30微米的杂质进行科学检测。2.2.1 视频图像技术1）图像采集是图像识别的第一步，工作人员目前在检测中，广泛利用图像识别技术，展开全自动灯检工作，密切关注整个系统的性能，并对采集系统的单元信息进行及时分析。2）借助电荷耦合元件、图像处理器，降低灯检中的噪音污染，作业人员实时掌握灯检中的动态信息，保证检测系统具有很高的灵敏度，例如利用图像传感器，快速的完成图像拍摄及图像信息处理等任务，发挥出图像传感器高精度的优势，有效检测目标对象，传感器达到130万像素1280h×1024v，每个像素时钟可以同时输出8位数据格式的图像。2.2.2 预处理技术1）利用硬件描述语言，进行软件系统模块化设

8、计，将软件系统分为若干个相对独立的功能模块，实时掌握入口及出口的技术参数，模块之间的组合方便、灵活。2）利用模块读取芯片信息，采用主动串行方式，实现软件应用程度加载，促使系统立即进入工作模式，图像传感器内部的寄存器为时钟信号控制提供方便，工作人员及时了解输出图像数据，在总线配置基础上，各个模块间的信息传递更为便捷。3）图像采集中得到色彩图像，对图像信息进行预处理，同时采用图像识别算法，提高预处理工作效率，图像识别中，密切关注边缘检测和特征提取这两个部分，将采集到的数据及时传递给内部总控制中心，从而得到了完整的像素点。边缘检测算法在目标物体检测中的运用，还需要借助形态学、直线拟合等方法，比如将边

9、缘检测算法与形态学结合，工作人员快速得到液位线上各个像素点信息，由此得到相应的坐标信息，并顺利得出坐标平均值6。2.2.3 关键技术运用案例全自动灯检机对某项制品进行检测前，首先由使用厂商根据自身生产情况，挑选出所有已知的不合格样本，样本所占据的比例根据实际生产中统计出的比例设定，一般不合格品数量为80支（均为内容物或均为外观），未检查制品170支，并且将外观不合格制品，和液体部不合格制品加以区分。合格瓶与不合格品在经过灯检机通过灯检时，灯检机会对所有制品进行照相，处理器会对照片进行判读，通过照片的明暗度进行检查区域区分，判读区域内制品照片是否合格的精度单位为像素。设备通过照片，得出各种制品的

10、像素值。由于合格制品和不合格制品在相应的检查项目中体现的像素值不同，可在合格瓶与不合格品像素值之间设定检测门限值，如检测结果超过门限值，设备将会把制品定义为不合格品进行剔除。在门限值设定完毕后，设备需要进行knepp测试，首先选取检测水平高、中、低共计5-10人进行不合格品和未检查产品混合检测，每人检测为10次，得出每个制品的被检测出的平均次数，再将制品放置于设备上进行连续10次检测，并就设备检测次数与人工检测次数进行对比，此测试的目的为验证设备设定的检测标准与使用厂家人工检测标注的契合程度。设备检测标准会略高于人工检测标准。在检测时，由于检测方式为照片放大检测，制品存在的缺陷會被放大，人工检

11、测时可能存在微小缺失不会被人工检查出来。同时液体中的气泡会被设备误认为是异物判读，从而增加被误判的概率。在设备使用前，需要将不合格样品通过设备检测，如设备能够将不合格样品全部剔除，证明设备检测功能正常，可正常使用。如不能将样品检测全部检测，需检查设备检测功能是否依然满足使用要。确保复检时不合格样品能够全部被检测出。3 结束语综上所述：首先了解自动灯检机优势及主要特点，对全自动灯检技术有一个深刻的认知，了解系统结构原理及关键技术要点，从而促进全自动灯检技术的有效运用。采用先进的图像处理技术，对液体瓶中的异物进行有效的状态检测，要求被检对象的图像分辨度不低于640×480，实时掌握灯检中动态信息，快速得到液位线上各个像素点信息，技术优化的基础上，提升了全自动灯检技术。参考文献1乔延继.全自动灯检机的关键技术探讨j.科技风，2013（23）：69-69.2韦忠正.用于全自动灯检机的图像识别系统研制d.广东工业大学，2012.3姜利杰.灌装药液在线微小异物视觉检测技术的研究与开发d.江南大学，2015.4张家访，袁清珂，王肇，等.注射液杂质智能灯检机关键模块设计及仿真j.机械设计与制造，2012（5）：24-26.5任勇屹.基于fpga与dsp全自动灯检机图像识别系统研究d