基于机器视觉的泡罩药板穿泡缺陷检测方法

有更高的准确度和可行性。
关键词：级联检测；纹理抑制；频谱能量；频域滤波器；阈值分割；缺陷定位
中图分类号：TB487；TP391
文献标志码：A
Defect Detection Method of Drugs Blister Board Based on Machine Visions
Gu
0 引言
目前，绝大多数文献只对药板上药粒缺陷进 行研究与检测，而忽略了药板上的缺陷。在实际 生产过程中，药片在经铝塑机包装密封时，药板表 面会存在多种问题，这些问题直接影响了药品的 质量和外观；同时，由于药板背景纹理的复杂性， 更是加大了药片缺陷检测的复杂度。因此，急需 研究一种基于药板复杂纹理背景下的细微缺陷检 测方法。本文针对药板上的穿泡缺陷，提出一种 实用性算法，并取得了较好的应用效果。
58 第 37 卷第 4 期 doi：10.3969/j.issn.1005-1295.2019.04.014
测试技术
包装与食品机械
2019 年 8 月
基于机器视觉的泡罩药板穿泡缺陷检测方法
谷紫颖，唐启慧，李振华
（山东大学 控制科学与工程学院，济南 250061）
摘 要：为提高工业生产线上对药板穿泡缺陷的检测速度与准确度，提出一种实用性算法。该算法采用级联检测方法，提
（School of Control Science & Engineering，Shandong University，Jinan 250061，China）
Abstract：A practical algorithm was proposed in order to improve the detection speed and accuracy of the bubble defect detection on the industrial production line. Firstly，based on the cascade detection method，a sub-image gray-scale difference algorithm was proposed to locate defects roughly.Then，an improved texture suppression algorithm based on Gabor filtering was proposed. Then， a high-efficiency bandpass filter with directionality was designed through analysis of the spectral energy to realize reconstruction of defect image. Finally，the selective block iterative threshold method was used to realize threshold segmentation，so that the defective position was located successfully. Through image test of a few tablets by MATLAB，the detection accuracy of defects reached 95.29%.Compared with the traditional method，this method has higher accuracy and feasibility. key words：cascade detection；texture suppression；spectral energy；frequency-domain filter；threshold segmentation；defect location
收稿日期： 2019-03-18 修稿日期： 2019-03-25
缺陷检测的一大难点就是如何抑制纹理对后 期缺陷检测造成的干扰。而目前纹理抑制方法主 要有文献［1］首先使用图像的水平集曲率低通滤 波图像作为引导图像，通过最小化可变指数能量 进行纹理的抑制。邓丹等［2］对图像进行双边滤 波，成功抑制背景区域内部的纹理干扰。宋迪等［3］ 利用各向异性纹理抑制方法抑制了图像表面纹理。 本文提出一种基于 Gabor 滤波的纹理抑制改进算 法，该算法不仅具有实用性且很大程度上简化了 滤波器的复杂度和参数范围，还缩短了检测时间， 同时准确高效地实现了纹理的抑制。
出一种基于搜索子图像灰度差算法来实现缺陷粗定位，同时提出基于 Gabor 滤波的纹理抑制改进算法进行纹理抑制，通过
对频谱能量分析，设计带有方向性的高效带通滤波器，实现缺陷图像重构，最终采用选择分块迭代阈值法实现阈值分割，成
功定位残缺位置。该方法通过 MATLAB 仿真，试验结果表明，缺陷检测准确率达 95.29%。通过与传统方法对比，该方法具
谷紫颖，等：基于机器视觉的泡罩药板穿泡缺陷检测方法
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目前，缺陷的检测方法有文献［4］通过使用 激光振动计，以非接触方式检测获取药片外振动 瞬态响应，基于光谱特性来评估片剂是否有无缺 陷。李光梅等［5］设计了一种基于易拉罐空罐缺 陷检测的系统，实现了缺陷的自动检测。刘洲峰 等［6］通过对自适应小波基进行改进，并将各种小 波基分割图像进行融合，实现了织物的缺陷检测。 文献［7］-［9］均是提取图像相关特征，设计分类 器来进行缺陷的检测。文献［10］使用了 X-ray 微计算机断层扫描（XmuCT）方法分析了内部片 剂缺陷，通过光学图像处理、裂缝尺寸分布和方向 的平均连续空隙体积量化了内部片剂破裂严重性。 本文对经过改进 gabor 滤波纹理抑制后图像的频 谱能量进行统计分析，设计相应的频域滤波器，采 用分块迭代阈值算法实现药板的穿泡缺陷检测与 定位。本文方法针对复杂纹理背景下的穿泡缺陷， 提出实用性算法，试验证明有效可行，准确率高。