基于机器视觉的软袋组合盖质量在线检测系统研究

本文主要探讨了软袋组合盖质量视觉检测系统的研究，针对塑料输液软袋组合盖在生产过程中常见的质量问题，如胶塞部分缺失（图1（a）所示）和胶塞放置不正（图1（b）所示），这些问题如果未能得到及时准确的检测，可能会对输液安全产生严重影响。传统的人工灯检方法由于速度慢、易导致视力疲劳和误检漏检，已经不能满足现代生产线的需求。 为了提高检测效率和精度，作者提出了一种基于机器视觉的软袋组合盖在线质量检测系统。该系统由硬件系统和软件系统两大部分构成，旨在通过自动化技术解决人工检测中的不足。硬件部分可能包括高分辨率相机、光源、图像采集设备以及适当的机械结构，用于捕捉和分析软袋组合盖的实时图像。软件系统则负责图像处理、特征识别、缺陷检测算法的开发，以及结果的实时反馈和决策。 文章详细介绍了设计思路，首先通过图像采集获取组合盖的清晰图片，然后利用图像处理技术预处理数据，例如去除噪声、增强对比度，以便于后续的特征检测。接下来，采用先进的图像识别算法，比如模板匹配或深度学习技术，来识别和定位胶塞以及内盖的位置，判断是否存在缺失、偏斜等问题。软件系统还需要具备一定的自学习能力，能够适应不同批次和生产条件下的变化，以确保检测的稳定性和准确性。 本文的工作不仅提高了软袋组合盖的质量控制水平，还减轻了人工工作者的劳动强度，符合工业4.0智能化生产的发展趋势。通过将机器视觉技术引入到这个关键环节，可以显著提升产品质量控制的效率和一致性，对于优化整个输液包装生产线具有重要意义。未来的研究可能进一步探索如何提高检测系统的实时性、灵活性以及适应性，以应对更复杂和多变的生产环境。