期刊文献+

机器视觉在胶囊表面缺陷识别与分拣中应用 被引量:3

下载PDF
导出
摘要 人类不断发展,科技不断进步,人工智能应用十分普遍。机器视觉技术,是人工智能技术的产物,其联系到计算机科学、生物神经等学科知识,同时应用到人类已掌握成熟的图像识别、处理技术。机器视觉技术可以如同人的眼睛读取物体信息,并能快速的分析数据,最终进行处理,失误率极低、速度极快是两个重要特点。基于这两个特点,机器视觉技术应用到了工业生产领域,在流水线上采用该项技术,非常显著的提高了企业生产效率,同时保证了产品质量。在医药研究生产方面,一部分药为胶囊性质,胶囊为药物的载体,胶囊的使用提高了药物保存时的稳定性,同时可以辅助人体对药物进行吸收,保证药物疗效。使用胶囊就要考虑到它的质量安全,由于数量越来越大,国家食品药品的相应检测规则越来越细化,对质量安全严格把关,传统的人工检测已经无法达到要求,人工检测失误率高、速度慢、质量差,所以可以模拟人类视觉功能,结合先进图像技术快速分析的机器视觉技术开始应用于医药企业胶囊检测领域。机器视觉技术快速成像,分析胶囊表面缺陷,筛出质量不合格产品,省略了人工的繁琐步骤,大大的推进了企业生产。
作者 谢邦晋
出处 《中国设备工程》 2020年第18期22-23,共2页 China Plant Engineering
  • 相关文献

参考文献4

二级参考文献26

  • 1王小鹏,罗进文.基于形态学梯度重建的分水岭分割[J].光电子.激光,2005,16(1):98-101. 被引量:35
  • 2郑翔,黄艺云.Kirsch边缘检测算子的快速算法[J].通信学报,1996,17(1):131-134. 被引量:15
  • 3刘进,厉树忠,张媛.基于混合中值滤波的图像去噪处理[J].甘肃科技,2006,22(9):41-43. 被引量:15
  • 4Rafael C, Gonzalez, Richard E Woods. Digital Image Processing (Second Edition), [ M ]. Beijing: Publishing House of Electronics Industry ,2003:617 - 624. 被引量:1
  • 5Vincent L, Soille P. Watersheds in digital spaces: an efficient algorithm based on immersion simulations [ J]. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 1991, 13 (6): 583 -598. 被引量:1
  • 6Mukhopadhyay S, Chanda B. Multiseale morphological segmentation of gray-scale images [ J]. IEEE Transactions on Image Processing, 2003, 12 (5) : 533-549. 被引量:1
  • 7Haris K, Efstratiadis S. Hybrid image segmentation using watersheds and fast region merging [ J ]. IEEE Transactions on Image Processing, 1998, 7(12) : 1684 -1698. 被引量:1
  • 8Rafael C.Gonzalez等著.数字图像处理(MATLAB版)[M].阮秋琦等译.北京:电子工业出版社,2005:315-319. 被引量:1
  • 9James R. Brodrick, Ph.D. ENERGY STAR Solid - State Lighting Stakeholder Meeting US Department of Energy Office of Energy Efficiency and Renewable Energy Buildings Technologies Program February 8, 2007. 被引量:1
  • 10Marc Ledbetter ENERGY STAR SSL: Introduction and Approach Pacific Northwest National Laboratory ENERGY STAR SSL Stakeholders Meeting February 8, 2007. 被引量:1

共引文献278

同被引文献19

引证文献3

二级引证文献3

相关作者

内容加载中请稍等...

相关机构

内容加载中请稍等...

相关主题

内容加载中请稍等...

浏览历史

内容加载中请稍等...
;
使用帮助 返回顶部