机器视觉是一门涉及多个领域的交叉学科,和传统的人工检测相比,视觉检测具有检测精度高、高效率、安全、成本低以及无损检测等优势,因此机器视觉技术在工业领域中受到了很大的关注和重视。本文从研究课题的背景进行分析,通过阅读大量文献对机器视觉技术在药品包装领域的研究现状有了充分的了解,并针对目前视觉检测技术在药品包装领域的缺陷,研究了提升检测精度和检测效率的算法,搭建了一套仿真工业产线上的视觉检测系统平台,基于C#联合HALCON开发了一套完整的药品三期信息机器视觉软件系统,该系统已进行量产使用。本文的研究工作以及创新点如下:(1)为了提升药品三期信息视觉检测系统的检测精度,提出一种基于时延错位的目标图像差影去噪算法。为了消除印刷包装噪声对检测结果的影响,基于采集图像的时延特性,可以利用两次采集的字符间的微小位移,通过设计特殊的卷积算子对差影后的三期字符进行处理,提升药品包装三期图像去噪效果。(2)本文提出一种时延错位差影加法增强算法,通过对带时延的两幅图像进行叠加处理,可以实现药品图像的去噪。根据背景噪声图像的随机性,将两幅带时延的图像进行相加处理,通过设置图像相加后的阈值,可以有效地消除背景噪声。(3)为了提升视觉系统的检测效率,本文提出一种基于实时图像辨识的药品包装三期高速检测技术。在药品包装检测过程中,将上位机系统采集到的图像数据直接存储到系统内存中形成待处理图像队列,系统按照预先训练好的图像降维算子矩阵,采取链式分组处理方法对内存中的图像数据进行降维处理,并在降维后的图像上进行字符识别和产品完整性判定。视觉检测系统根据识别结果对合格的药品进行后期处理,删除其原始图像以降低内存占用,而对存在问题的包装图像启动存储线程,保存瑕疵图像以供事后检查和分析。(4)本文基于C#与HALCON搭建了一套完整的药品三期信息视觉检测系统,遵循理论与实际相结合,使用C#源码实现本文的算法,并嵌入到视觉系统中。为了提升系统的运行效率,对系统框架和算法部分进行分离开发,检测系统已经量产并开发使用。本文开发的药品三期信息机器视觉检测系统经实验测试检测准确率高达97.8%,而且改进后的检测系统每分钟可处理1136张图像,药品三期视觉检测系统的性能得到了明显的提升。