本发明涉及药品瓶包装检测，具体涉及基于机器视觉技术的药品瓶包装标准认证在线检测系统。
背景技术：
在药品这一特殊产品的生产过程中有许多检测环节，如药液装量、药丸装填、标签检测、批号监控等等。长期以来，我国药厂通常都采用人工检测，生产效率低，工人劳动强度大，而且很容易造成检测结果不稳定，甚至不准确。近年来，随着计算机技术的发展，数字图像处理的理论和方法不断完善，利用机器视觉实现产品无接触自动检测的技术已逐渐变得切实可行。现有技术中的机器视觉产品造价较高，不利于大面积推广。
技术实现要素：
本发明所要解决的技术问题是现有技术中的机器视觉产品造价较高，目的在于提供基于机器视觉技术的药品瓶包装标准认证在线检测系统，采用新的检测系统，降低视觉检测系统的造价成本。
本发明通过下述技术方案实现：
基于机器视觉技术的药品瓶包装标准认证在线检测系统，包括图像采集模块、通讯模块、输出模块、智能判断决策模块、剔除模块、参数设置模块、预处理模块和数字图像处理模块，所述图像采集模块用于获取药品瓶包装图像；所述参数设置模块提供数据库数据文件的设置和存储操作；预处理模块按照设定的值完成初始化操作；数字图像处理模块完成实时采集图像的数字化处理；智能判断决策模块进行图像数据的比较和判断处理；剔除模块完成剔除工作的控制；通讯模块完成检测系统与上位机和数据库的双向通讯及统计数据的上报；输出模块采用图形方式，为用户提供方便操作和统计显示，便于用户在检测品种改变时及时更换参数设置值并增删或修改数据库。图像采集可通过触发采集或连续采集，把目标对象的光学特性变成二维信息的电信号，然后经过数据采集卡或采集设备本身所带的取样和量化功能，将其转化成数字图像。之后，系统对数字图像进行处理，包括图像的预处理、图像增强、图像分割、特征提取等一系列步骤，最后通过智能判断决策模块进行测量和判断，控制剔除模块对不合格的药品瓶进行剔除。
进一步地，图像采集模块包括相机、光源和触发器。触发器采用光触发器，光源的变化控制触发器触发相机完成药品瓶的图像获取。
进一步地，预处理模块包括灰度值调整、滤波、填充缝隙、图像分割、去边缘毛刺，所述预处理模块目的在于为使药品瓶图像特征更明显。
进一步地，参数设置模块包括对药品瓶图像上字符的合并、显示白色、分离、返回、相连、排列、显示的处理操作。
本发明与现有技术相比，具有如下的优点和有益效果：本发明将机器视觉技术应用于药品瓶包装检测中，以机器代替人工完成检测，避免了生产过程中的双向污染，将人的介入因素降到最低程度，并且降低了检测系统的成本，同时具有了准确度高、速度快、检测结果客观的特点。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本发明实施例的进一步理解，构成本申请的一部分，并不构成对本发明实施例的限定。在附图中：
图1为本发明结构示意图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白，下面结合实施例和附图，对本发明作进一步的详细说明，本发明的示意性实施方式及其说明仅用于解释本发明，并不作为对本发明的限定。
实施例
如图1所示，基于机器视觉技术的药品瓶包装标准认证在线检测系统，包括图像采集模块、通讯模块、输出模块、智能判断决策模块、剔除模块、参数设置模块、预处理模块和数字图像处理模块，所述图像采集模块用于获取药品瓶包装图像；所述参数设置模块提供数据库数据文件的设置和存储操作；预处理模块按照设定的值完成初始化操作；数字图像处理模块完成实时采集图像的数字化处理；智能判断决策模块进行图像数据的比较和判断处理；剔除模块完成剔除工作的控制；通讯模块完成检测系统与上位机和数据库的双向通讯及统计数据的上报；输出模块采用图形方式，为用户提供方便操作和统计显示，便于用户在检测品种改变时及时更换参数设置值并增删或修改数据库。图像采集模块包括相机、光源和触发器。预处理模块包括灰度值调整、滤波、填充缝隙、图像分割、去边缘毛刺，所述预处理模块目的在于为使药品瓶图像特征更明显。参数设置模块包括对药品瓶图像上字符的合并、显示白色、分离、返回、相连、排列、显示的处理操作。
图像采集模块采用cmos数字相机(dh－hv1302um－t，配镜头m3z1228－mp)，将完成生产线输送带上的包装瓶图像获取。根据药品包装瓶的规格，光源采用200×200的led背光红光光源。图像的获取采用触发抓拍方式，检测元件为omorn的e3z－b61+e39res，这是一个反射型的触发器，由光电触发器与反射板组成。
本实施例中，在线检测系统可进行药液装量检测、药瓶批号检测、药瓶标签检测。
关于药液装量检测，实际上就是对瓶中液位进行检测。根据人的视觉原理，有效的边缘是灰度值梯度变化最大的部分。实践证明，瓶子封口边缘与背景、瓶中液面与瓶身上侧的灰度有显著的不同，即可以对图像根据灰度跳变点进行测量。所以，本系统采用halcon灰度值形态学算法对实时图像进行分割处理和分析。其步骤如下：
(1)图像采集与读取：在halcon中调用open＿framegrabber算子，访问图像采集设备，再调用算子grab＿image进行图像采集，并将采集的玻璃瓶图像存入halcon图库中。然后，调用read＿image和dev＿display算子进行图像读取和显示。
(2)获取测量区域：调用gen＿measure＿rectangle、dev＿set＿color和disp＿rectangle等算子，并赋以一定的参数，以创建并显示一条竖向白色线段，即测量区域
(3)查找边界跳变点：调用measure＿pos、dev＿set＿color、disp＿circle和measure＿pos算子，以执行沿线段查找相关灰度跳变点并显示为指定色点。
(4)测量液位：调用measure＿pairs、dev＿set＿color、set＿tposition和write＿string算子，并进行一定的设置，对灰度跳变“色点”进行测量，以检测出玻璃瓶中液面相对位置，从而获得液位状态信息，并将结果显示于指定位置。
(5)判断决策：药液装量不合格在图像中表现为瓶中液面位置过低或过高。通过对液面相对位置的测量，从而判断药液装量是否合格，实现在线检测。如经过分析和比对，判断出目标测量值与“理想”值不符，则可做出决策，并通过剔除机构对“不合格”瓶进行剔除。
关于药瓶批号检测，采用halcon的ocr图像处理方法。ocr就是用于阅读和识别符号的方法，它被定义成解释图像某区域的任务，这些区域包括独立的字符，因此本实施例可以用ocr对批号中的单个数码标志进行读取：
(1)获取图像：同前，调用open＿framegrabber、grab＿image、read＿image和dev＿display算子进行图像采集、读取和显示，并将采集的玻璃瓶图像存入halcon图库中
(2)处理图像：采集后的图像首先要经过一定的预处理，包括灰度值调整、滤波、填充缝隙、图像分割、去边缘毛刺等，其目的就是为了使区域特征更加明显，便于后续的批号数码判断操作。由于包装瓶图像的特点，使灰度值调节较为困难，致使整个图像区域的黑白效果相近而影响了数字特征的提取。而图像灰度的高阶特征反映了缺陷的微小细节、图像成像的曝光特性和噪声干扰等特性。为此，需要将数字部分隔离出来并进行旋转，以降低图像灰度值调整的难度。然后，调用threshold算子调节灰度值，使数字特征变为明显。调整灰度后的数字图像仍有黑色杂影，需采用数学形态学方法对其进行去噪处理。为此，调用fill＿up＿shape算子填充数字内部的黑色部分，使图像数字特征更为明显；调用形态学算子opening＿circle抑制杂波，以对深色部分进行处理。实践中发现灰度值调整与填充缝隙及滤波需要相互协调才能满足在线检测的要求。旋转并去噪处理后的数字是水平排列的，调用closing＿rectangle1、connection、intersection、sort＿region等算子并设置相关参数对水平方向字符进行合并、显示白色、分离、返回、相连、排列、显示等操作，从而得到处理好的图像并显示出来。
(3)训练ocr：在软件系统中进行图像处理运算和判定，就是将采集的实时图像与系统中的“模板”进行比对，判断合格与否，达到自动识别，然后输出执行信号。“模板”的建立即训练ocr需通过准备训练文件、建立和训练ocr分类器两个步骤进行。
(4)识别数字：识别数字的过程就是读取模板、处理图形、识别对象的过程。首先，调用select＿object、read＿ocr＿class＿mlp算子选择和读取分类文件即“模板”。然后，采用步骤(2)所述处理图像的方法对新的目标图像进行处理并显示。最后，通过for循环及ocr中匹配度算子返回要求的匹配结果和匹配度。
(5)判断决策：经数字识别后，匹配结果超出预设范围，则可做出决策，通过剔除机构剔除“不合格”瓶。
关于药瓶标签检测，检测出药瓶标签的位置以及“标签值”是否为“0”，这是一维测量。
(1)图像采集与读取：同前，完成相机的参数设置，分别调用open＿framegrabber、grab＿image、read＿image和dev＿display等算子进行图像采集、读取和显示。操作中可以用set＿framegrabber＿param算子修改相机的曝光时间，确定最清晰图像的曝光时间。
(2)定义roi：首先选取好一个感兴趣的区域(roi)，修改row、column、length1和length2的值，使所选矩形框包含所要测量标签的整个部分。然后选取轮廓线(profileline)，即在roi内要测量的那条射线。每一段射线的灰度值会被计算出来，这些连续的灰度值被称为物体的轮廓。
(3)选取成对的边：设置threshole值，使整个瓶标签都落在上下两个对边线之间。
(4)显示结果：当瓶标签在roi区域的对边之间，并且区间的灰度值“符合”设定范围时，则系统软件将判断为“合格”；而当roi区域内无标签或标签超出roi区域时，则因指定区间的灰度值不“符合”设定范围而将被系统软件判断为“不合格”。“不合格”瓶将被剔除机构剔除。
以上所述的具体实施方式，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施方式而已，并不用于限定本发明的保护范围，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。