王海栋+赵巨峰+高秀敏

摘要： 结合药品生产线瓶盖缝隙检测的具体需求，提出一种视觉成像采集系统的筛选与设计思路以及在此基础上的视觉图像处理方法。分析了视觉图像信息采集系统与具体生产线需求的关系，确定了图像采集系统的参数，设计了透射式照明与成像采集系统架构。在获取视觉图像后，提出使用区域标记算法、canny边缘检测算法、黑白二值化算法等，自动寻找瓶盖区域并确定瓶盖缝隙的像素宽度，最终给出实际物理宽度。测试实验表明，该系统测量的准确率为100%，最大误差值为0.016 mm，最大误差百分比为2.73%，平均误差百分比为1.15%。

关键词： 视觉检测； 瓶盖缝隙； 在线自动化

中图分类号： TB96文献标志码： Adoi： 10.3969/j.issn.1005-5630.2016.04.001

Abstract： According to demand of gap detection of cap in the drug production line，a method was proposed to solve the problem.The proposed method includes the selection and design for visual imaging system，and the image processing algorithm based on the system.The relationship between visual image capture system and production line was analyzed.The authors determined the parameter of image capture system and designed the structure of transillumination and image acquisition system.After the acquisition of the image，region labeling algorithm，and the canny edge detection algorithmbinary algorithm were used to automatically search the cap area and calculate the width of pixels of the gap.Finally，the actual physical width was obtained from the pixels width.The experimental results demonstrate that the accuracy of the propose method is 100%，and the maximal error is 0.016 mm.The results also give out that the maximal error 2.73%，and the average error is 1.15%.

Keywords： vision inspection； gap of cap； online automation operation

引言

随着我国先进制造业的发展，对工业生产的在线自动化提出了更高的要求[1]，人工检测的低效与长期成本迫使产业升级，“机器换人”成了必经之路。

视觉检测技术充分结合光电检测、图像处理等技术，通过整合设计将其应用于生产线，能够对产品的尺寸、瑕疵等进行快速检测与判别，从而实现生产线的自动化检测与运行[2-3]。这类技术具有非接触、定制化、速度快等优点[4-5]。视觉检测是一个朝阳行业，市场潜力巨大，随着“机器换人”的深入，视觉检测系统在工业生产线的应用越来越普遍[6]。

视觉成像采集与处理算法设计在视觉检测中是最重要的，设计合理的系统与处理方法是实现高准确率、高效率检测能力的关键。针对这个问题，本文结合具体的药品生产线瓶盖缝隙检测需求，重点解决了视觉成像采集系统的筛选与设计，以及在此基础上的处理算法研究。……