可用于药片缺陷检测的机器视觉光学镜头设计

可用于药片缺陷检测的机器视觉光学镜头设计

程丽媛

天津德力仪器设备有限公司 天津 300384

摘要：在药片的生产加工阶段总会出现各种缺陷，如药片断裂、颜色不一致、长短不一及漏印等。随着药学的发展和对片剂生产质量要求的不断提高，药品生产过程中的缺陷检测非常重要。与此同时，随着机器视觉理论的研究深入，相关技术不断发展，其在工业中的应用也越来越广泛，将机器视觉技术应用在药片等较微小物品的检测，能够在检测和缺陷识别时保持较高合格率。

关键词：药片检测；机械视觉系统；光学镜头设计

引言

目前，很多厂家和生产线仍在使用人工肉眼观察的方法识别药片缺陷，会有漏检、检测速度慢和成本较高等问题。将机器视觉技术应用在药片等较微小物品的检测，能够提高生产效率，减少检测过程中的误判。

1机器视觉光学镜头概述

机器视觉系统具有高效率、非接触、高精度等优点，用途广泛，涵盖国民经济的各种产业。例如，其可以指导机器人在不锈钢棒材表面检测螺纹缺陷；在交通方法可用于轨道交通中的弯道测距、交通信号灯控制等；在医学方面可用于乳腺肿瘤等病理图像的识别，辅助医师进行医学影像的剖析，使诊断结果更精确。在机器视觉系统中，光学镜头主要起采集图像的作用，相对于人眼的视觉系统，机器视觉系统存在诸多优点。人眼分析判别目标物时容易出现较多不确定因素，无法分辨微小目标；利用机器识别目标物能够减少人眼疲劳，可以为人类服务更长时间，也能避免因人为情绪、身体状况等客观因素所造成的耽误工业进度的情况。采集的目标特性是否明显、清晰、易于辨别主要取决于光学镜头的质量，而光学系统采集到的图像质量直接影响机器视觉系统的整体性能。目前，国内外对机器视觉的研究主要集中在数字图像处理上，在光学镜头方面的研究较少。

2机器视觉光学镜头设计

2.1基于机器视觉的数据采集

利用机器视觉技术对计量数据采集，其采集过程主要分为初始化、配置和采集3个部分。假设目前存在N个相机节点，每个相机节点都有相机文件icd和接口文件iid。在计量数据采集前初始化相机节点，利用初始化函数随机打开一个相机节点，更新两个参数直至初始形态对相机两个参数初始化后，根据计量数据采集需求配置相机，并标定相机技术参数。正常情况下，采集过程中会存在大地坐标系G、图像坐标系K和相机坐标系L，需要将这3个坐标系统一在一个坐标系中，不仅可以减小数据误差，还能避免重复数据产生。在大地坐标系中随机选取一个点P，点P到大地坐标系原点距离为l，在相机坐标系中，用l0表示点P到相机坐标系原点距离，同样使用l1表示点P在图像坐标系中到原点距离。求出距离偏差，调整相机坐标系和图像坐标系的原点位置，使3个坐标系统一。在此基础上开始采集计量数据。在采集过程中向每个相机节点发送一个Grad采集指令，并根据Grad指令相机创建一个图像。之后，在相机文件中输入图像边界大小、图像名及图像类型等字符串，相机根据要求采集计量数据，并通过通信接口输出计量图像。

2.2药品包装图像的区域分割

从机器视觉的技术角度看，包装图像去噪处理只是完成了缺陷检测前的一项准备工作，而缺陷检测的另一个关键工作是对包装区域进行准确的分割，以便使用模板匹配等技术对每个分割出的包装单元和标准模板进行比对，进而判断出是否存在包装缺陷。和其他内容图像的区域分割相比，药品包装图像的区域分割有它的特殊性。其他图像的内容信息一般比较复杂，纹理上也呈现出明显的区域变化，因此轮廓提取、边缘检测等区域分割技术具有更好的针对性。但药品包装图像上，每个包装体系下包括多个有规律排列和分布的多个包装单元，并且这些包装单元所在区域和背景区域具有鲜明的色彩、纹理差异。所以，可以利用包装区域和背景区域之间的对比度差异进行区域分割，不仅原理简单而且实用效果好。据此，该文采取基于阈值判别的策略完成药品包装图像的区域分割。经过判断包装单元和背景区域的灰度差异后，设置合理的阈值，并根据不同区域灰度和阈值灰度的大小，判断出是包装单元还是背景区域。

2.3药品包装的缺陷检测试验

试验中，将通过具体的检测试验来验证该文给出的去噪方法和分割方法对药品包装图像缺陷检测的实用效果。检测试验进行的流程如下。第一个环节，从没有缺陷的药品包装图像中提取包装单元部分，作为后续检测和比对的模板图像。第二个环节，对要进行检测的药品包装图像进行去噪处理，即按照前述的方法分别采用均值滤波去除包装图像上的随机噪声，采用中值滤波去除包装图像上的椒盐噪声，采用高斯滤波去除包装图像上的高斯噪声。第三个环节，根据药品包装图像的内容信息按照大律法自动设定阈值，并根据这个阈值完成区域分割，从图像中分离出一个个药品包装单元区域。第四个环节，将每个分离出的药品包装单元区域和第一个环节备用的模板图像进行比对，形成对该单元是否为缺陷包装的判别结果。

检测试验分别针对两种形式的药品包装进行，其中，第一种是胶囊类的药品包装，经过去噪处理后，胶囊药品包装图像上的噪声被有效去除，包装区域和背景区域之间对比度更清晰。进而通过大律法完成区域分割，每个药品包装单元都被黄色边界圈定，形成一个个独立区域，可以和模板图像进行比较。模板匹配之后，有缺陷的包装单元被准确检出。第二种是片状类的药品包装，对整个片状药品包装图像分别执行去噪处理、区域分割，经过去噪处理片状药品包装图像上的噪声被有效去除，包装区域和背景区域之间对比度更清晰，进而通过大律法完成区域分割，每个药品包装单元都被黄色边界圈定，形成一个个独立区域，可以和模板图像进行比较。模板匹配之后，有缺陷的包装单元被准确检出。

3机器视觉光学镜头像质评价

3.1场曲和畸变

当光学系统存在场曲时，不能让一个面积较大的平面物体表面上的各个点在同一个像面上同时形成清晰度一致的像；畸变会导致成像失真，由于机器视觉系统的特殊性，需要测量、评判采集的图像信息，畸变太大会影响判断结果。

3.2调制传递函数（MTF）

光学调制传递函数（MTF）的值及曲线形状反映了系统的成像质量。机器视觉光学镜头的调制传递函数（MTF）图如图4所示，MTF曲线光滑平直，曲线底下所围面积较大，说明系统成像质量较好。全视场在144lp/mm均可达到0.3以上，镜头的分辨率较好，满足设计时的像质要求，能够与分辨率为2048dpi×1536dpi相机匹配。

3.3球差

球差会影响成像的清晰度，为了让成像清晰，必须采用合理的方法校正光学系统中的球差。机器视觉光学镜头的球差如下图所示。由下图中可看出系统同时存在初级和二级球差，系统最大球差＜0.1mm，球差较小，对像质影响不大，满足成像要求。

结束语

在传统系统基础上，文章优化和创新了计量数据采集系统的硬件和软件，并引用机器视觉技术设计了一个新的计量数据采集系统，可有效降低计量数据冗余度，解决重复采集计量数据的问题，可为计量数据分析提供有力的数据支撑。

参考文献

[1]王利华，李亮亮，郭恒林．基于目标的相机标定方法[J]．北京测绘，2021，35(3):372－375．

[2]薛利军，张虎，李白田.采用机器视觉的药品包装实时在线检测系统的研究川[J].包装工程，2021，26（2）：52-54.