改进Gamma映射的药片字符缺陷检测算法

"基于机器视觉的药片表面字符检测的研究，通过改进的Gamma映射函数和字符几何特征识别，实现高效缺陷检测，检测准确率高达92%，有助于提升药片生产质量控制，降低检测成本和提高效率。" 文章深入探讨了在当前药片生产中遇到的表面字符缺陷检测难题，并提出了一种创新的解决方案。该研究主要关注的是药片表面的字符，这些字符对于区分不同类型的药片至关重要，以避免医疗误用。传统的质量监控方法依赖人工，效率低下且成本高昂。随着技术的进步，尤其是机器视觉技术的发展，自动化检测成为可能。 该研究的核心是一种改良的字符缺陷检测算法，它利用了灰度值特性和Gamma映射函数。通过对Gamma映射函数的调整，特别是结合γ=0.8和γ=1.2两种曲线特征，能够有效地从药片背景中分离出字符。此外，算法还考虑了字符的几何特征，以识别出字符的潜在缺陷，如划痕或破损。经过实验验证，该算法的检测准确率达到了92%，显示出较高的检测性能。 系统设计包括了CCD工业相机、镜头、光源、工控机和图像采集卡等组件，形成一个完整的基于机器视觉的药片表面字符检测系统。工作流程分为图像采集、图像处理和运动控制三个阶段，确保了流水线上药片的连续检测和不合格产品的剔除。 文章指出，这种系统不仅在检测精度上表现出色，而且有潜力降低药片检测的成本，提升生产效率，对医药行业的质量控制具有重要意义。研究还得到了"物联网云计算平台建设"项目和华侨大学研究生科研创新能力培育计划的资助，体现了其在学术和实际应用中的价值。 关键词：机器视觉、药片质量检测、字符缺陷检测、Gamma映射、图像处理、自动化控制。 该研究为药片生产行业提供了一种有效且经济的表面字符缺陷检测方法，借助于机器视觉技术，有望进一步提高制药过程的质量标准和安全性。