，

(中南大學(xué) 物理與電子學(xué)院,長(zhǎng)沙 410075)

中藥口服液瓶可見(jiàn)異物移動(dòng)檢測(cè)系統(tǒng)研究

姚冠宇，鐘芳松

(中南大學(xué)物理與電子學(xué)院,長(zhǎng)沙410075)

針對(duì)中藥口服液中可見(jiàn)異物的檢測(cè)為靜態(tài)的自旋急停檢測(cè)這一問(wèn)題，提出了一種基于機(jī)器視覺(jué)的針對(duì)流水線上直線運(yùn)動(dòng)中的中藥口服液瓶中可見(jiàn)異物的移動(dòng)檢查方法;此法為將停止不動(dòng)的口服液瓶的自旋急停拍照檢測(cè)，變?yōu)樵谒幤克椒较蜻\(yùn)動(dòng)的同時(shí)完成豎直方向上的自旋急停拍照檢測(cè);克服了連續(xù)拍攝圖片中藥瓶位置發(fā)生變化從而需要尋找藥液區(qū)域的問(wèn)題;基于改進(jìn)的成像系統(tǒng)和機(jī)械系統(tǒng)，使待檢測(cè)藥瓶在邊自旋急停邊直線運(yùn)動(dòng)時(shí)完成雜質(zhì)檢測(cè);檢測(cè)基于改進(jìn)的區(qū)域搜索方法，提出了先利用連續(xù)像素搜尋算法藥液區(qū)域提高檢測(cè)速度，再用前后三角形窗口算法判定藥液區(qū)域提高檢測(cè)精度，能快速抓取照片中位置發(fā)生變化的藥液區(qū)域并利用差分法進(jìn)行雜質(zhì)檢測(cè);實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明此算法可以快速有效地檢測(cè)出異物，提高了檢測(cè)速度。

機(jī)器視覺(jué)；藥品檢測(cè);區(qū)域搜索;差分對(duì)比

0 引言

近年來(lái)，市場(chǎng)上中藥口服液的種類和數(shù)量增長(zhǎng)迅速。然而目前研究的可見(jiàn)異物檢測(cè)方法主要是傳統(tǒng)的較大輸液瓶、安瓿瓶的靜態(tài)檢測(cè)方法[1]。中藥口服液瓶瓶身較小，自旋后在流水線上繼續(xù)運(yùn)動(dòng)的設(shè)備在制造上早已可以實(shí)現(xiàn)，然而相應(yīng)檢測(cè)流水線上直線運(yùn)動(dòng)中的口服液瓶中雜質(zhì)技術(shù)卻沒(méi)有跟上研究步伐。

現(xiàn)在國(guó)內(nèi)大多數(shù)廠家采用的都是人工燈檢或者靜態(tài)燈檢機(jī)。人工燈檢是以強(qiáng)光為光源，工人在深色的背景下用手工和肉眼觀察的方法逐瓶進(jìn)行檢查。這種檢查具有人眼損傷大，檢測(cè)標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一，檢測(cè)結(jié)果不穩(wěn)定的缺點(diǎn)。一般的靜態(tài)燈檢機(jī)是用自旋急停法使口服液瓶中異物從瓶底上升，并拍攝連續(xù)的數(shù)幀圖片送給工控機(jī)進(jìn)行圖像處理，再根據(jù)中藥口服液行業(yè)的標(biāo)準(zhǔn)對(duì)其進(jìn)行異物識(shí)別，最后將合格與不合格的口服液瓶通過(guò)軌道變換裝置分別導(dǎo)出到相應(yīng)的區(qū)域。此方法漏檢率高，檢測(cè)速度慢等缺點(diǎn)[2-3]。同時(shí)靜態(tài)燈檢機(jī)只能檢測(cè)靜止中的口服液瓶，有時(shí)要購(gòu)買多臺(tái)燈檢機(jī)應(yīng)用于一條流水線，檢測(cè)成本較大。因此國(guó)內(nèi)廠家也希望能有滿足要求的自動(dòng)燈檢設(shè)備出現(xiàn)，提升流水線的生產(chǎn)力和檢測(cè)的速度。

直接引進(jìn)國(guó)外成熟的藥檢設(shè)備，耗資昂貴，而且由于中藥口服液與一般的透明輸液在特性上和生產(chǎn)工藝上都有所不同，使用達(dá)不到較好的檢測(cè)效果。國(guó)內(nèi)外的自動(dòng)燈檢研究目前都為瓶身高速自旋后急停的靜態(tài)檢測(cè)，而且主要的是針對(duì)大輸液等透明藥劑的可見(jiàn)異物檢測(cè)自動(dòng)化研究[4-5]，每瓶輸液瓶檢測(cè)時(shí)都要停頓0.05到0.1 s[6]，檢測(cè)速度較慢，而中藥口服液瓶瓶身更小，要求單位時(shí)間內(nèi)檢測(cè)的瓶數(shù)更多才能有較好的經(jīng)濟(jì)效益。若用傳統(tǒng)的靜態(tài)燈檢方法跟不上流水線上口服液的快速生產(chǎn)速度，若能夠進(jìn)行動(dòng)態(tài)即運(yùn)動(dòng)中口服液瓶的檢測(cè)的燈檢機(jī)在原理上就要比傳統(tǒng)的靜態(tài)燈檢機(jī)快速許多。

本文提出在流水線上直接檢測(cè)邊自旋急停邊直線運(yùn)動(dòng)中的口服液瓶。其思想是，將本該旋轉(zhuǎn)急停后對(duì)靜止的口服液瓶拍照變成口服液瓶邊直線運(yùn)動(dòng)邊對(duì)其拍照，在口服液瓶的位置及圖片背景發(fā)生變化的同時(shí)抓取要檢測(cè)的藥液區(qū)域。減少了口服液瓶旋轉(zhuǎn)后急停的拍照時(shí)間，簡(jiǎn)化了燈檢機(jī)硬件電路設(shè)計(jì)。使檢測(cè)速度變快。圖像處理階段將每張圖片中不同位置的藥瓶搜尋出，進(jìn)行處理分析。圖像處理上，首先直接對(duì)連續(xù)采集的兩張圖片目標(biāo)區(qū)域搜索，確定每張圖片要對(duì)比的藥瓶位置，接著對(duì)其進(jìn)行差分比較，再用事先擬合好的閾值進(jìn)行測(cè)定[7-9]，最后根據(jù)閾值檢測(cè)結(jié)果判斷其是否含有異物。

1 機(jī)械結(jié)構(gòu)及工作原理

傳統(tǒng)的藥液檢測(cè)方法中自旋急停的拍照過(guò)程均是在藥瓶靜止時(shí)完成，需要將待檢測(cè)藥瓶在固定位置旋轉(zhuǎn)至一定轉(zhuǎn)速再急停，藥瓶停止后再用CCD相機(jī)進(jìn)行拍照來(lái)獲取圖像進(jìn)行檢測(cè)[10]。本檢測(cè)方法根據(jù)拉齒陀螺的原理，在藥瓶的直線運(yùn)動(dòng)中同時(shí)完成藥瓶的旋轉(zhuǎn)、自旋停止以及CCD拍照獲取圖像。

本檢測(cè)方法以10 ml的中藥口服液瓶為例，由于其重量輕，體積小，在做直線運(yùn)動(dòng)和自旋時(shí)運(yùn)動(dòng)動(dòng)量較小，可以較好的進(jìn)行緊急制動(dòng)。其機(jī)械結(jié)構(gòu)俯視圖如圖1所示。

圖1 機(jī)械結(jié)構(gòu)俯視圖

藥瓶載物臺(tái)如圖2所示。待檢測(cè)藥瓶放在特制的自由旋轉(zhuǎn)臺(tái)上，由上部的壓簧壓死，齒輪帶動(dòng)壓簧使得整個(gè)藥瓶和整個(gè)載物臺(tái)跟著同時(shí)發(fā)生自旋運(yùn)動(dòng)。

圖2 藥瓶承載臺(tái)側(cè)視圖

圖1中藥液瓶放置在藥瓶承載臺(tái)上(如圖2)從傳送帶左端分隔以瓶間距s進(jìn)入傳送帶，經(jīng)加速齒輪帶動(dòng)其自旋至120 r/min，使藥瓶與藥液一起自旋。承載臺(tái)繼續(xù)沿傳送帶直線運(yùn)行，直至與由兩個(gè)傳動(dòng)皮帶帶動(dòng)的厚橡膠帶接觸。傳動(dòng)皮帶運(yùn)動(dòng)速度與傳送帶一致，此時(shí)不斷自旋的藥瓶承載臺(tái)被厚橡膠帶緊急制動(dòng)，使得藥瓶自旋停止，但藥液還在藥瓶中在慣性的作用下繼續(xù)自旋。與此同時(shí)，承載臺(tái)在傳送帶上做直線并用CCD相機(jī)進(jìn)行圖像拍照，獲取待檢測(cè)信息。本機(jī)械系統(tǒng)將固定的自旋-急停取像過(guò)程變成在動(dòng)態(tài)中完成，節(jié)省急停時(shí)間的同時(shí)完成了對(duì)口服液瓶的圖像獲取。其整體算法框架如圖1。

圖3 算法框架流程圖

2 圖像去噪與預(yù)處理

2.1 圖像去噪

在藥瓶直線運(yùn)動(dòng)下獲取的照片受到攝取器件、周圍環(huán)境等影響,會(huì)使拍攝到的圖像中含有噪聲，不能直接用于雜質(zhì)檢測(cè)。為了圖像處理的準(zhǔn)確性,需要進(jìn)行圖像去噪，也就是濾波。而一般濾波使用的方法有領(lǐng)域平均法、模板法、多圖像平滑法、中值濾波法等。

由于要在變化背景的圖片中提取出用于檢測(cè)有無(wú)雜質(zhì)的藥液區(qū)域，所以在濾波的同時(shí)對(duì)于圖像的邊界保護(hù)就變得極為重要。上文提及的前3種方法在濾除噪聲的同時(shí)也會(huì)影響圖像的邊界和細(xì)節(jié)，而中值濾波的輸出像素是由領(lǐng)域圖像的中間值決定的,在消除孤立的噪聲點(diǎn)的同時(shí)又較好的保護(hù)了圖像邊緣的清晰度。因此在本檢測(cè)方法的圖像去噪時(shí)使用了中值濾波。

這里引入一種去噪效果的客觀評(píng)價(jià)峰值信噪比(PSNR)定義為：

(1)

fmax=2k-1，k為圖像中表示一個(gè)像素點(diǎn)所用的二進(jìn)制位數(shù)，EMS為原始圖像與處理后圖像對(duì)應(yīng)像素點(diǎn)之間的均方誤差。表1為使用幾種大小窗口下中值濾波的處理對(duì)比結(jié)果。

表1 不同窗口去噪實(shí)驗(yàn)結(jié)果

由于圖像中的藥瓶具有較長(zhǎng)的輪廓線需要保留圖像的邊緣細(xì)節(jié)，同時(shí)又要求處理速度也要較快。又因?yàn)殡S著窗口變小，濾波處理的計(jì)算量將按4次方指數(shù)增大[11]。因此本文采用了速度較快，效果較好的(5×5)的滿窗窗口進(jìn)行濾波。

2.2 圖像預(yù)處理

由圖4(a)處理前原始圖像可知，在CCD相機(jī)獲取的原始圖像中，不可避免地會(huì)將自由旋轉(zhuǎn)臺(tái)的底座和固定口服液瓶的壓簧拍攝如圖片。這些背景在計(jì)算機(jī)進(jìn)行提取藥液區(qū)域的算法中增加了計(jì)算時(shí)間，且并不影響口服液瓶的藥液雜質(zhì)檢測(cè)結(jié)果，因此可以將其去除，以節(jié)省計(jì)算時(shí)間[12]。又由圖1機(jī)械結(jié)構(gòu)俯視圖可知藥瓶在被CCD相機(jī)拍攝的過(guò)程中只在檢測(cè)線上做水平運(yùn)動(dòng)，因此每次檢測(cè)藥瓶的位置只是橫向不一樣，縱向的位置并不發(fā)生變化，所以根據(jù)藥液區(qū)域位置分別在m、n處去掉發(fā)生變化但是對(duì)檢測(cè)不發(fā)生影響的上下邊緣，如圖4(b)。以本實(shí)驗(yàn)藥瓶為例截取線m為圖像高度86%處，n為圖像高度12.5%處。

圖 4 藥瓶預(yù)處理圖片

3 移動(dòng)檢測(cè)算法設(shè)計(jì)

3.1 藥液區(qū)域提取算法

首先先將預(yù)處理后的兩幀圖像分別劃分成藥液區(qū)域和非藥液區(qū)域。再根據(jù)灰度值將圖5的兩幅圖像(a)、(b)分別展開(kāi)成矩陣A(i,j)和B(i,j)，將矩陣A(i,j)延x軸分為E、F、G三個(gè)區(qū)域矩陣，如下圖5(a)，顯然要尋找的藥液區(qū)域?yàn)橹虚g區(qū)域矩陣F(i0,j0)。同理可將做對(duì)比的第二幀圖片下圖5(b)展開(kāi)的矩陣B(i,j)，可延x軸方向分為E＇、F＇、G＇三個(gè)區(qū)域矩陣，則用于對(duì)比的藥液區(qū)域?yàn)镕＇(i0,j0) 。因此可知F、F＇區(qū)域即為用于對(duì)比檢測(cè)雜質(zhì)的藥液區(qū)域。

圖 5 藥液區(qū)域分割

在矩陣A的3個(gè)位置上邊緣點(diǎn)O(0，y1)、中點(diǎn)P(0，y2)、下邊緣點(diǎn)Q(0，y3)分別作為起始點(diǎn)，依次沿x軸方向用連續(xù)像素判定算法搜尋目標(biāo)值。當(dāng)從O點(diǎn)出發(fā)判定時(shí)，當(dāng)且僅當(dāng)出現(xiàn)連續(xù)m個(gè)灰度值大于N時(shí)，取出長(zhǎng)度為m的數(shù)列并記錄位置Xa1，再用以Xa1為中心的后三角形窗口計(jì)算出均值，判定是否已進(jìn)入藥液區(qū)域，若是，則確定輸出位置Xa1。繼續(xù)連續(xù)像素判定算法搜尋目標(biāo)值，當(dāng)且僅當(dāng)出現(xiàn)連續(xù)m個(gè)灰度值小于N時(shí)，取出長(zhǎng)度為m的數(shù)列并記錄位置Xb1，再用以Xb1為中心的前三角形窗口計(jì)算出均值，判定是否已離開(kāi)藥液區(qū)域，若是，則確定輸出位置Xb1。

其基本步驟如下:

1)從設(shè)置起始點(diǎn)沿x軸方向依次像素檢測(cè)灰度值是否大于預(yù)設(shè)值N。

2)判定當(dāng)灰度值大于N時(shí)取出其后m個(gè)數(shù)值組成數(shù)列。

3)將取出的數(shù)列進(jìn)行求和，L=Xa1+Xa2+Xa3+·+Xam

4)判定當(dāng)L大于mN時(shí)，記錄Xa1點(diǎn)位置；當(dāng)L小于等于mN時(shí)，重復(fù)步驟1)。

5)以Xa1點(diǎn)位置為中心按照后三角形窗口計(jì)算均值g，窗口如圖6(a)。

6)判定當(dāng)均值g大于N是輸出位置Xa1；當(dāng)均值小于N時(shí)，重復(fù)步驟4)。

7)繼續(xù)依次檢測(cè)像素灰度值是否小于預(yù)設(shè)值N。

8)判定當(dāng)灰度值小于N時(shí)取出其后m個(gè)數(shù)值組成數(shù)列。

9)將取出的數(shù)列進(jìn)行求和，L=Xb1+Xb2+Xb3+·+Xbm

10)判定當(dāng)L小于mN時(shí)，記錄Xb1點(diǎn)位置；當(dāng)L大于等于mN時(shí)，重復(fù)步驟7)。

11)以Xa1點(diǎn)位置為中心按照后三角形窗口計(jì)算均值h，窗口如圖6(b)。

12)判定當(dāng)均值h小于N時(shí)輸出位置Xb1；當(dāng)均值大于N時(shí)，重復(fù)步驟10)。

13)輸出并記錄Xa1、Xb1。

圖6 三角形窗口

依次從P、Q點(diǎn)出發(fā)得到進(jìn)入藥液區(qū)域位置Xa2、Xa3與離開(kāi)藥液區(qū)域位置Xb2、Xb3。

則記錄最終藥液區(qū)域起始位置為：

(2)

同理藥液區(qū)域結(jié)束位置為：

(3)

即可分別確定目標(biāo)區(qū)域的藥液矩陣F(i0,j0)，F(xiàn)＇(i0,j0)。算法流程如圖7所示。

圖7 藥液區(qū)域算法流程圖

3.2 藥液異物檢測(cè)及結(jié)果分析

設(shè)藥液區(qū)域矩陣為F(i0,j0)、F＇(i0,j0)，再將F、F＇做差分。差分公式為：

R(i0,j0)=F(i0,j0)-F＇(i0,j0)

(4)

式中，F(xiàn)(i0,j0)是第一幀圖像藥液區(qū)域;F＇(i0,j0)是第二幀圖像藥液區(qū)域。

對(duì)背景差分結(jié)果進(jìn)行二值化處理，數(shù)學(xué)表達(dá)式描述為：

(5)

式中，T是某個(gè)灰度閾值,它的大小決定了識(shí)別目標(biāo)的靈敏度;二值圖R(i0,j0)的值為1即為檢測(cè)到的雜質(zhì)，0表示沒(méi)有檢測(cè)到雜質(zhì)。

取某中藥口服液公司生產(chǎn)的10 mL標(biāo)準(zhǔn)中藥口服液試劑作為測(cè)試對(duì)象。在CPU Pentium G640(2.8 GHz)，內(nèi)存4 GB的硬件系統(tǒng)下，圖像采集裝置采用的是加拿大的PointGrey Flea3-GE-13S2M-C CCD傳感器和Computar M1214-MP鏡頭；光源采用的是CST視覺(jué)光源P-HFL-100-100-R型號(hào)LED紅色面光源；光電傳感器采用的是美國(guó)邦納QS18EN6LP光電傳感器；算法在MATLAB下編譯成熟，在工程機(jī)上進(jìn)行了測(cè)試和實(shí)驗(yàn)。

將提取出的藥液區(qū)域進(jìn)行異物檢測(cè)的結(jié)果如圖8所示。圖8中(a)和(b)是藥瓶直線運(yùn)動(dòng)時(shí)連續(xù)拍攝的兩幀圖片搜索的藥液區(qū)域結(jié)果；圖8(c)和(d)都是圖8(a)與(b)的差分圖，圖中標(biāo)記的矩形區(qū)域即是檢測(cè)出異物的區(qū)域。圖中，箭頭指示的兩個(gè)子圖是對(duì)應(yīng)的異物位置附近的局部放大圖。

(a)為第一幀圖片搜尋的藥液區(qū)域; (b)為第二幀藥液區(qū)域搜尋的藥液區(qū)域; (c)顯示的是圖(a)中異物所在的位置信息; (d)顯示的是圖(b)中異物的位置; 圖中標(biāo)記的矩形區(qū)域即是檢測(cè)出異物的區(qū)域 圖8 檢測(cè)結(jié)果

4 結(jié)論

本文將傳統(tǒng)靜態(tài)的自旋-急停法來(lái)檢測(cè)藥瓶雜質(zhì)，轉(zhuǎn)變成在待測(cè)藥瓶做直線運(yùn)動(dòng)中完成可見(jiàn)異物的檢測(cè)，有效地減少了急停拍照時(shí)間。本文在檢測(cè)速度提高上提出了新的方法，

實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法能快速、穩(wěn)定地實(shí)現(xiàn)可見(jiàn)異物的檢測(cè)，設(shè)備成本較低，性價(jià)比高，能較好地滿足生產(chǎn)線上快速檢測(cè)的需求。

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StudyonDetectionSystemofForeignSubstancesMovementinTraditionalChineseMedicine

Yao Guangyu，Zhong Fangsong

(School of Physics and Electronics, Central South University, Changsha 410083, China)

Aiming at the problem that the detection of foreign Substances in the oral liquid of traditional Chinese medicine is static, this paper proposes a mobile inspection method based on machine vision for visible foreign Substances in traditional Chinese medicine oral liquid bottles. This method is to change the static immobile oral liquid bottle of the emergency stop camera detection, into the bottle in the horizontal direction of movement at the same time to complete the vertical direction of the spin emergency stop camera detection. To overcome the problem that continuous shooting picture of the bottle position changes to find the drug area . Based on the improved imaging system and the mechanical system, the test bottle is tested for impurity detection when the bottle is to be moved linearly in the side of the spin. Based on the improved region search method, it is proposed to improve the detection speed by using the continuous pixel search algorithm, and then use the front and rear triangular window algorithm to determine the detection area of the drug solution area to improve the detection precision, And the difference method is used for impurity detection. Experimental results show that this method can quickly and effectively detect foreign Substances, to improve the detection’s speed.

machine vision; medicinal detection; regional search; difference comparison

2017-03-17；

2017-04-13。

姚冠宇(1990-)，男，山西臨汾人，碩士研究生，主要從事自動(dòng)化裝置,圖像處理方向的研究。

鐘芳松(1991-)，男，江西南昌人，碩士研究生，主要從事圖像處理方向的研究。

1671-4598(2017)10-0015-04

10.16526/j.cnki.11-4762/tp.2017.10.005

TN911.73；TP391

A