一种基于医药视觉检测机器人图像校正的药瓶异物检测方法

    公开(公告)号:CN103226814B

    公开(公告)日:2015-09-30

    申请号:CN201310113316.7

    申请日:2013-04-02

    申请人: 湖南大学

    IPC分类号: G06T5/00

    摘要: 本发明公开了一种基于医药视觉检测机器人图像校正的药瓶异物检测方法,通过基于药瓶特征的确定,准确计算出药瓶的旋转角度和水平偏移量,基于模板匹配方法,以最大匹配度的方式确定纵向偏移量,实现图像的精密校正,然后再通过差分、二值化、叠加等操作,实现医药异物的合格性判断。能够在机械防抖抑制不足的环境下使用的序列图像高精密配准方法,有效的弥补了硬件的不足,适用于安瓿、大输液、口服液、软袋等医药异物视觉检测机器人的高速高精度检测。

    一种基于机器视觉检测的高速铁路轨道表面缺陷匹配方法

    公开(公告)号:CN103913464B

    公开(公告)日:2016-01-20

    申请号:CN201410104025.6

    申请日:2014-03-20

    申请人: 湖南大学

    IPC分类号: G01N21/88

    摘要: 本发明公开了一种基于机器视觉检测的高速铁路轨道表面缺陷匹配方法,包括步骤1:获取铁轨全景图像f(x,y);步骤2:采用竖直投影法从铁轨全景图像中提取铁轨表面区域图像f1(x,y);步骤3:对铁轨表面区域图像进行中值滤波处理,获得去除噪声的铁轨表面区域图像f2(x,y);步骤4:对铁轨表面区域图像进行图像预处理;步骤5:提取图像f4(x,y)中的缺陷特征信息;步骤6:分别获得历史采集图像中的缺陷特征信息和实时采集图像中的缺陷特征信息;步骤7:将实时获取缺陷的特征信息依次与所有的已存储缺陷的特征信息进行匹配计算,得到匹配的缺陷特征信息。该发明方法实现了铁轨表面缺陷的高速、高精度匹配。

    一种瓶装液体中可见异物在线视觉检测机器人的剔瓶机构

    公开(公告)号:CN101767096B

    公开(公告)日:2013-05-29

    申请号:CN201010022103.X

    申请日:2010-01-20

    申请人: 湖南大学

    IPC分类号: B07C5/36 G01N21/88

    摘要: 本发明公开了一种瓶装液体中可见异物在线视觉检测机器人的剔瓶机构,其特征在于,包括可旋转凸轮、摆杆座、C形长摆杆、C形短摆杆和离合机构;所述的C形长摆杆和C形短摆杆均安装在摆杆座上;C形长摆杆通过一深沟球轴承嵌入到可旋转凸轮的凹槽中,使得可旋转凸轮驱动C形长摆杆随着可旋转凸轮的旋转作周期性摆动;C形短摆杆的自由端处设置有用于剔除瓶体的推板;所述的离合机构包括设置在C形长摆杆上的圆柱销、设置在C形短摆杆上的框架式电磁铁、限位支撑块、钩爪以及离合板。本发明公开的瓶装液体中可见异物在线视觉检测机器人的剔瓶机构能有效实现视觉检测机器人正次品的分离,并显著降低出瓶处挤爆瓶的可能性。

    一种基于机器视觉检测的高速铁路轨道表面缺陷匹配方法

    公开(公告)号:CN103913464A

    公开(公告)日:2014-07-09

    申请号:CN201410104025.6

    申请日:2014-03-20

    申请人: 湖南大学

    IPC分类号: G01N21/88

    摘要: 本发明公开了一种基于机器视觉检测的高速铁路轨道表面缺陷匹配方法,包括步骤1:获取铁轨全景图像f(x,y);步骤2:采用竖直投影法从铁轨全景图像中提取铁轨表面区域图像f1(x,y);步骤3:对铁轨表面区域图像进行中值滤波处理,获得去除噪声的铁轨表面区域图像f2(x,y);步骤4:对铁轨表面区域图像进行图像预处理;步骤5:提取图像f4(x,y)中的缺陷特征信息;步骤6:分别获得历史采集图像中的缺陷特征信息和实时采集图像中的缺陷特征信息;步骤7:将实时获取缺陷的特征信息依次与所有的已存储缺陷的特征信息进行匹配计算,得到匹配的缺陷特征信息。该发明方法实现了铁轨表面缺陷的高速、高精度匹配。

    高速医药生产线上的药液质量视觉检测方法

    公开(公告)号:CN101859378B

    公开(公告)日:2012-09-12

    申请号:CN201010198005.1

    申请日:2010-06-11

    申请人: 湖南大学

    摘要: 本发明公开了一种高速医药生产线上的药液质量视觉检测方法,其特征在于,包括以下步骤:步骤1:图像获取;对预先高速旋转后的药液在瓶子停止状态下获取5幅连续序列图像,所拍摄的图像为灰度图像;步骤2:图像初步去噪;采用基于特征点的偏移量还原背景的方法去除瓶壁的动态干扰;步骤3:目标检测:通过差分方法以及基于阈值分割方法去除静态干扰;步骤4:目标识别:根据目标的运动轨迹连续与否判断该目标是否为异物,并记录该异物;步骤5:目标判断:根据所记录的异物的大小是否超出规定的范围判断该异物是否为可见异物。该方法检测精度高,检测速度快。

    透明瓶外观及液体内的可见异物在线视觉检测装置

    公开(公告)号:CN101936917A

    公开(公告)日:2011-01-05

    申请号:CN201010261011.7

    申请日:2010-08-24

    申请人: 湖南大学

    IPC分类号: G01N21/896 G01N21/90

    摘要: 本发明公开了一种透明瓶外观及液体内的可见异物在线视觉检测装置,机架、相机架和伺服电机均设置在底座上;检测台设置在机架上,伺服电机通过皮带传动机构与用于放置检测对象的橡胶托盘连接,具有压杆轴的压杆机构呈竖直方向设置在机架上,压杆轴下端的橡胶触头压住检测对象的上端;CCD相机设置在相机架上,CCD相机的镜头与检测对象处于同一高度,橡胶托盘的底部与检测台处于同一高度,在检测台上设有用于给检测对象提供背光的背光源,检测台下方设有用于给检测对象底部提供背光的底光源。该透明瓶外观及液体内的可见异物在线视觉检测装置是一种结构简单,适用范围广、自动化与功能集成度程度高的自动检测装置。

    一种基于机器视觉的快速亚像素边缘检测与定位方法

    公开(公告)号:CN104268857A

    公开(公告)日:2015-01-07

    申请号:CN201410469840.2

    申请日:2014-09-16

    申请人: 湖南大学

    IPC分类号: G06T7/00

    摘要: 本发明公开了一种基于机器视觉的快速亚像素边缘检测与定位方法,包括以下步骤:步骤1:获取检测图像;步骤2:图像去噪预处理:步骤3:计算每个像素点水平方向上的梯度Gx和垂直方向上的梯度Gy;步骤4:计算每个像素点极坐标下的梯度幅值G0和梯度方向Gθ;步骤5:确定每个像素点的邻域像素点;步骤6:确定像素级边缘点;步骤7:计算每个像素级边缘点在8分梯度方向上的亚像素边缘点到该像素级边缘点的距离;步骤8:计算实际梯度方向Gθ上的亚像素边缘点到像素级边缘点的距离d;步骤9:采用余弦查找表法计算其实际梯度方向Gθ上的亚像素边缘点的直角坐标,进而实现图像边缘点的检测和亚像素级定位。整个方法计算精度高、速度快。

    高速医药生产线上的药液质量视觉检测方法

    公开(公告)号:CN101859378A

    公开(公告)日:2010-10-13

    申请号:CN201010198005.1

    申请日:2010-06-11

    申请人: 湖南大学

    摘要: 本发明公开了一种高速医药生产线上的药液质量视觉检测方法,其特征在于,包括以下步骤:步骤1:图像获取;对预先高速旋转后的药液在瓶子停止状态下获取5幅连续序列图像,所拍摄的图像为灰度图像;步骤2:图像初步去噪;采用基于特征点的偏移量还原背景的方法去除瓶壁的动态干扰;步骤3:目标检测:通过差分方法以及基于阈值分割方法去除静态干扰;步骤4:目标识别:根据目标的运动轨迹连续与否判断该目标是否为异物,并记录该异物;步骤5:目标判断:根据所记录的异物的大小是否超出规定的范围判断该异物是否为可见异物。该方法检测精度高,检测速度快。

    一种基于机器视觉的快速亚像素边缘检测与定位方法

    公开(公告)号:CN104268857B

    公开(公告)日:2017-07-18

    申请号:CN201410469840.2

    申请日:2014-09-16

    申请人: 湖南大学

    IPC分类号: G06T7/00 G06T7/13 G06T7/181

    摘要: 本发明公开了一种基于机器视觉的快速亚像素边缘检测与定位方法,包括以下步骤:步骤1:获取检测图像;步骤2:图像去噪预处理:步骤3:计算每个像素点水平方向上的梯度Gx和垂直方向上的梯度Gy;步骤4:计算每个像素点极坐标下的梯度幅值G0和梯度方向Gθ;步骤5:确定每个像素点的邻域像素点;步骤6:确定像素级边缘点;步骤7:计算每个像素级边缘点在8分梯度方向上的亚像素边缘点到该像素级边缘点的距离;步骤8:计算实际梯度方向Gθ上的亚像素边缘点到像素级边缘点的距离d;步骤9:采用余弦查找表法计算其实际梯度方向Gθ上的亚像素边缘点的直角坐标,进而实现图像边缘点的检测和亚像素级定位。整个方法计算精度高、速度快。

    一种基于医药视觉检测机器人图像校正的药瓶异物检测方法

    公开(公告)号:CN103226814A

    公开(公告)日:2013-07-31

    申请号:CN201310113316.7

    申请日:2013-04-02

    申请人: 湖南大学

    IPC分类号: G06T5/00

    摘要: 本发明公开了一种基于医药视觉检测机器人图像校正的药瓶异物检测方法,通过基于药瓶特征的确定,准确计算出药瓶的旋转角度和水平偏移量,基于模板匹配方法,以最大匹配度的方式确定纵向偏移量,实现图像的精密校正,然后再通过差分、二值化、叠加等操作,实现医药异物的合格性判断。能够在机械防抖抑制不足的环境下使用的序列图像高精密配准方法,有效的弥补了硬件的不足,适用于安瓿、大输液、口服液、软袋等医药异物视觉检测机器人的高速高精度检测。