技术特征：
1.一种用于医药玻璃的检测系统，其特征在于，所述系统包括：固定选取模块，用于获取医药玻璃对应的拍摄图片以及玻璃重量，以确定所述医药玻璃对应的医药玻璃型号和固定装置；数据获取模块，用于控制所述固定装置，将医药玻璃固定于预设阴影检测板的预设打光高度处；基于所述医药玻璃型号，确定预设打光装置对应的装置固定高度以及若干打光角度；以获取医药玻璃在所述预设阴影检测板上形成的若干打光阴影图片；图片分析模块，用于导入所述打光阴影图片至小波萎缩模型以及尺度不变特征变换模型，以确定医药玻璃是否存在表面瑕疵、外径壁厚是否稳定；当首次认定不存在表面瑕疵和/或外径壁厚稳定时，导入所述打光阴影图片至深度学习网络模型，以再次确定医药玻璃是否存在表面瑕疵以及外径壁厚是否稳定。2.根据权利要求1所述的用于医药玻璃的检测系统，其特征在于，所述固定选取模块包括图片处理单元、重量处理单元、玻璃确定单元；所述图片处理单元，用于控制预设拍摄设备在预设拍摄高度，获取医药玻璃对应的拍摄图片；进而采集所述拍摄图片对应的医药玻璃颜色、医药玻璃形状、玻璃长度以及玻璃宽度；所述重量处理单元，用于获取医药玻璃对应的玻璃重量；所述玻璃确定单元，用于根据预设医药玻璃数据库、所述医药玻璃颜色、所述医药玻璃形状、所述玻璃长度、所述玻璃宽度以及所述玻璃重量，确定拍摄图片对应的医药玻璃型号；进而确定所述医药玻璃型号对应的固定装置。3.根据权利要求1所述的用于医药玻璃的检测系统，其特征在于，所述图片分析模块包括小波分析单元、特征分析单元；所述小波分析单元，用于通过小波萎缩模型，获取打光阴影图片的空间域对应的信号变换域；根据所述信号变换域对应的若干信号值，确定所述若干信号值对应的方差；根据所述方差与预设方差阈值，确定打光阴影图片是否存在表面瑕疵；特征分析单元，用于导入所述打光阴影图片至尺度不变特征变换模型，以获得打光阴影图片对应的特征向量；通过预存的外径壁厚不稳定特征向量集合对比所述特征向量，以确定所述打光阴影图片对应的医药玻璃的外径壁厚是否稳定。4.根据权利要求3所述的用于医药玻璃的检测系统，其特征在于，所述图片分析模块还包括集合更新单元；所述集合更新单元，用于导入外径壁厚不稳定图片至尺度不变特征变换模型，以获得所述外径壁厚不稳定图片对应的特征向量集合；通过邻近算法对所述特征向量集合进行聚类处理，去除无效的特征向量，以更新外径壁厚不稳定特征向量集合；其中，所述外径壁厚不稳定图片为外径壁厚不稳定的打光阴影图片。5.根据权利要求1所述的用于医药玻璃的检测系统，其特征在于，所述系统还包括数据分析模块；所述数据分析模块包括瑕疵分析单元、外径壁厚分析单元、报告生成单元；所述瑕疵分析单元，用于获取预设时间段内，存在表面瑕疵的打光阴影图片的第一图片集合，进而通过第一聚类模型以及预设瑕疵类型，确定所述第一图片集合关于各个预设瑕疵类型的第一占比数据；所述外径壁厚分析单元，用于获取预设时间段内，存在外径壁厚不稳定的打光阴影图
片的第二图片集合，进而通过第二聚类模型以及预设外径壁厚不稳定类型，确定所述第二图片集合关于各个预设外径壁厚不稳定类型的第二占比数据；所述报告生成单元，用于根据第一图片集合、第二图片集合，确定预设时间段内医药玻璃对应的表面瑕疵率以及外径壁厚不稳定率；进而基于表面瑕疵率、外径壁厚不稳定率、第一占比数据以及第二占比数据，生成预设时间段内的医药玻璃检测报告。6.一种用于医药玻璃的检测方法，其特征在于，所述方法包括：获取医药玻璃对应的拍摄图片以及玻璃重量，以确定所述医药玻璃对应的医药玻璃型号和固定装置；控制所述固定装置，将医药玻璃固定于预设阴影检测板的预设打光高度处；基于所述医药玻璃型号，确定预设打光装置对应的装置固定高度以及若干打光角度；以获取医药玻璃在所述预设阴影检测板上形成的若干打光阴影图片；导入所述打光阴影图片至小波萎缩模型以及尺度不变特征变换模型，以确定医药玻璃是否存在表面瑕疵、外径壁厚是否稳定；当首次认定不存在表面瑕疵和/或外径壁厚稳定时，导入所述打光阴影图片至深度学习网络模型，以再次确定医药玻璃是否存在表面瑕疵以及外径壁厚是否稳定。7.根据权利要求6所述的用于医药玻璃的检测方法，其特征在于，获取医药玻璃对应的拍摄图片以及玻璃重量，以确定所述医药玻璃对应的医药玻璃型号和固定装置，具体包括：控制预设拍摄设备在预设拍摄高度，获取医药玻璃对应的拍摄图片；进而采集所述拍摄图片对应的医药玻璃颜色、医药玻璃形状、玻璃长度以及玻璃宽度；获取医药玻璃对应的玻璃重量；根据预设医药玻璃数据库、所述医药玻璃颜色、所述医药玻璃形状、所述玻璃长度、所述玻璃宽度以及所述玻璃重量，确定拍摄图片对应的医药玻璃型号；进而确定所述医药玻璃型号对应的固定装置。8.根据权利要求6所述的用于医药玻璃的检测方法，其特征在于，导入所述打光阴影图片至小波萎缩模型以及尺度不变特征变换模型，以确定医药玻璃是否存在表面瑕疵、外径壁厚是否稳定，具体包括：通过小波萎缩模型，获取打光阴影图片的空间域对应的信号变换域；根据所述信号变换域对应的若干信号值，确定所述若干信号值对应的方差；根据所述方差与预设方差阈值，确定打光阴影图片是否存在表面瑕疵；导入所述打光阴影图片至尺度不变特征变换模型，以获得打光阴影图片对应的特征向量；通过预存的外径壁厚不稳定特征向量集合对比所述特征向量，以确定所述打光阴影图片对应的医药玻璃的外径壁厚是否稳定。
技术总结
本申请公开了一种用于医药玻璃的检测系统及方法，主要涉及医药玻璃检测技术领域，用以解决现有的人工检测医药玻璃速度慢、效率低等技术问题。包括：固定选取模块，用于确定医药玻璃对应的医药玻璃型号和固定装置；数据获取模块，用于确定预设打光装置对应的装置固定高度以及若干打光角度；以获取医药玻璃在预设阴影检测板上形成的若干打光阴影图片；图片分析模块，用于确定医药玻璃是否存在表面瑕疵、外径壁厚是否稳定；当首次认定不存在表面瑕疵和/或外径壁厚稳定时，导入打光阴影图片至深度学习网络模型，以再次确定医药玻璃是否存在表面瑕疵以及外径壁厚是否稳定。本申请通过上述方法实现了自动检测医药玻璃的完整性，提高了检测效率。了检测效率。了检测效率。
技术研发人员：何书敏
受保护的技术使用者：山东康和医药包装材料科技有限公司
技术研发日：2022.02.17
技术公布日：2022/9/19