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邦纳机器视觉在食品及医药包装行业的应用———邦纳机器视觉在食

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    1.引言
  机器视觉就是用摄像机代替人眼,用计算机代替人的大脑。机器视觉用于印刷,包装质量检测的工作原理就是用摄像机拍摄、采集印品的图像,在计算机中与该印品标准图像(模板)比较,如果发现差异并超出设定的公差范围,即判定为不合格产品。在实际的机器视觉系统应用中要复杂。
  
    2.系统配置及理论原理
  通常的视觉检测系统,由照明光源、光学镜头、摄像机、图像信号的处理和执行机构组成。好的照明光源及照明系统是整个系统成败的关键之一,起着非常重要的作用,它并不是简单的照亮物体而已。
 
    首先照明光源要能够真实地再现印品的色彩,不能够造成颜色的失真,这就要求光源的发光光谱接近日光,同时应保证有足够的亮度并在整个照明区域内亮度均匀;其次是光源和照明系统的设计要避免印品上的一些高反射率的特殊区域,如:烫金、激光防伪标志等使采集的图像溢出,造成检测精度降低或根本无法检测;最后,在某些应用场合,还要考虑光源与照明方案的配合应尽可能地突出物体特征量,增加对比度。总之,在选择光源和设计照明系统时,要根据印品的具体情况,确定光源所需的几何形状。照明亮度、均匀度、发光的光谱特性等,当然同时还要考虑光源的发光效率和使用寿命。
 
    光学镜头相当于人眼的晶状体。光学镜头的品质会影响视觉系统分辨物体的能力,影响图像的对比度以及清晰成像的范围(景深)。而这些特性的优劣受镜头本身像差的限制,镜头对像差校正的优良与否,决定了镜头的成像品质。常见的像差有球差、彗差、像散、场曲、畸变、色差等六种。

  
   20090709113551000012011061018504121521.jpg
  机器视觉检测过程图(图一)
  
  镜头通过的是被拍摄物体的光学信息,而在计算机中处理的是被拍摄物体的电信息,摄像机的作用就是完成光学信息到电信息的转换。在摄像机中,关键的器件是称为视觉传感器的芯片。在芯片上整齐的排列着象小水池一样的单元(像素),但它们盛的不是水,而是电荷。携带被拍摄物体光学信息的光线通过镜头到达芯片的表面,光信息变成电荷信号(曝光),光强的地方电荷多,光弱的地方电荷少,对应着印品上不同区域的明暗程度;不同的颜色分解为红、绿、兰三种基色,存放在不同的像素中。曝光产生的电荷,按规定好的顺序(扫描方式)依次将电荷读出,经过放大和其它处理,最后从摄像机输出。这就是摄像机的工作原理。
 
    高质量的图像信息是系统正确判断和决策的原始依据。从摄像机的应用原理,我们能够简单地概括出对其性能的要求。第一,要有足够的动态范围,印品上很亮和很暗的部分都能够准确地反映;第二,要有足够的分辨率(足够多的像素数),印品上的微小细节都能够清晰地体现;第三,要能够真实地再现印品的色彩;第四,摄像机的读出(行频或帧率)的速度要与印品的速度匹配,保证足够的精度和100%的采集。当然,摄像机还有其它的性能指标,这里不再一一列举。
 
    印品检测使用的摄像机根据实际情况的不同分为二大类,线阵摄像机和面阵摄像机。线阵摄像机一次只能获得图像的一行信息,被拍摄的物体必须以宣线形式从摄像机前通过,才能获得完整的图像,因此非常适合对以一定速度匀速运动的物体(印品)的图像检测。而面阵摄像机则可以一次获得整幅图像的信息,象我们日常使用的数码相机。
 
    图像信号的处理是机器视觉系统的核心,它相当于人的大脑。如何对图像进行处理和运算,是机器视觉系统开发中的重点和难点所在。“与模板相比,找出差异”,机器视觉的工作原理说起来比较简单,但真正实现上却很复杂。整个图像信号的处理通常包括:
  (1)预处理;
  (2)特征的提取与识别;
  (3)测量。
 
    高速运动的印品通过摄像机时,与模板图像相比,往往会产生位置的移动、旋转。有时甚至有飘动,使采集的图像发生变形失真;光源的不稳定和外界环境的影响,使采集的图像亮度不均匀。颜色发生变化;其它外部设备、供电电源和采集设备本身也会引入一定的干扰和噪声。为此,在安装视觉系统的过程中,一方面要消除这些不利的因素,另一方面还要通过图像预处理排除和淡化它们的影响。
 
    综上所述,机器视觉是光、机、电、计算机相结合的技术,极适用于大批量生产过程中的重复性的测量、检查和辨识。视觉质量检测在印刷包装行业中的应用可以在印前、印刷过程中和印后,但目前多数应用集中在印后质量检查。中国有几万家印刷企业,真正使用检测系统的很少,除印钞、票证等特殊行业外,主要集中在食品和药品等包装行业,食药品包装行业对印刷要求较高,对质量和色彩的要求比较特殊。
 
    3. 邦纳机器视觉在印包行业及食品行业的应用
  众所周知,食药品关系到人类的生命健康,如果因为药品的质量问题而对人的生命造成威胁,这将是一个大的灾难。因而各药品生产厂家,尤其是世界知名大厂对药品的整个生产过程甚至后段的包装都给与了非常大的重视。
 
    美国邦纳工程国际有限公司(以下简称邦纳)在全球范围内与许多世界知名药厂和食品包装厂商都有着良好的合作,无论是药品的泡罩包装、液体灌装,还是后段的压盖、贴标、喷码,以及最后的装盒检测,邦纳公司都可以提供完整的解决方案。
 
    邦纳公司的视觉产品包括分体式的P3系列相机,一体式的P4系列相机,及最近推出的P5 iVu系列图像传感器。传统的视觉相机体型较大,更改程序操作时需要电脑进行设定。针对中国的视觉相机市场需求,邦纳开发了全新的操作方便、不需要PC进行设定的图像传感器-P5 iVu。集成光源和镜头,自带触摸屏,不需要PC即可完成程序设定,完全摆脱了电脑的束缚,36万像素分辨率可满足多数的检测应用,其精小的体型、强大的功能、独特的外观尤其适用于普通光电传感器不能解决问题的场合。
 
    下面仅就邦纳公司的iVu系列视觉传感器在食品液体灌装检测和瓶装药品的贴标及喷码检测做简单介绍,希望对大家能有所帮助。
 
    4.典型应用
  视觉应用一:药粒泡罩检测
  由于医药行业的严格规范,对制药包装的质量也越来越苛刻,当药粒被包装进泡罩后,生产商必须保证所有泡罩内的药粒都是完好无损的。
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  药粒泡罩检测(图二)
  
  邦纳的视觉产品解决方案可以快速、准确地检测到药粒是否完好无损,通过设定iVu图像传感器的Area工具来检测,该工具通过预先设定的面积参数对每个泡罩内的药粒进行检测比对,这样破损的药粒将被检测出来,正确的药粒正常通过。
   
    视觉应用二:瓶塞检测
  制药行业中药瓶的灌装通常是在高速的情况下进行的,当药品灌装结束后必须马上将瓶塞准确的盖上。而瓶塞必须进入到瓶颈的正确位置后才能保证合格的密封,此环节相中的重要,直接影响到药瓶的质量和药品的安全。
   20090709113915000012011061018504121523.jpg
  瓶塞检测(图三)
  
  为了保证每个药瓶在灌装结束后瓶塞能够准确的盖上,通过设定iVu图像传感器的Area+Motion工具进行检测,瓶塞必须进入到瓶颈的正确位置后才能保证合格的密封,因此图像传感器通过检测每个瓶塞在瓶颈的位置是否达到要求,如果达不到要求则给生产线发出FAIL信号,将该产品剔除。通过邦纳机器视觉iVu系统,可以将达不到要求的产品一一“挑拣”出来。
 
    视觉应用三:包装盒内物体检测
  制药行业中药品最终都需要进行盒装,每一个包装盒内都必须附带有该药品的说明书。通过机器视觉系统,可以检测包装盒内说明书是否遗漏。
   20090709114105000012011061018504121524.jpg
  包装盒内物体检测(图四)
  
  在包装线的上方安装iVu图像传感器来确保每个包装盒内都附带有说明书,通过设定Match工具来进行检测,Match工具可以360度范围对被测物进行查找,因此药盒内的说明书的摆放可以是任意角度的,但表面必须朝上。当检测到药盒内没有说明书时,传感器会给生产线发出FAIL信号,从而将该药盒剔除。

    视觉应用四:包装盒内物体检测
  大多数食品饮料在生产过程中要求在包装上必须有日期/标签的喷码信息,这就需要一个经济有效的方法来确保喷码信息是否存在。邦纳的iVu机器视觉系统有效的精确检测到喷码信息是否存在。
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  日期/标签的喷码检测(图五)
  
  通过设定iVu图像传感器的Match工具来检测每个包装上是否有喷码信息,首先抓取一个标准喷码图像作为模版,检测过程中将每个包装盒的表面与模版进行对比,当发现包装盒表面没有喷码信息时,给生产线发出FAIL信号,将该产品剔除。

    5.结束语
  以上介绍了几个在食品和药品生产中典型机器视觉检测应用,推广机器视觉检测,首先要使食药品企业更多的了解机器视觉。装在哪里、怎么安装、如何达到最好效果、能带来什么具体效益,这一切都需要不断地普及和宣传。印刷包装行业的从业者要提出自己的具体需求,学习和掌握机器视觉检测的概念和操作;机器视觉行业的从业者要了解印刷的工艺,生产流程,操作方式和质量标准,只有两者的紧密结合,才能有真正符合中国国情的自动化视觉检测系统,才能达到提高质量、提高效率、降低成本的目的。
 
    作为世界范围内传感器知名品牌,邦纳公司了解客户的需求, 从单一的视觉检测到视觉系统集成,邦纳公司均可提供完整的视觉检测方案。“让视觉简单化”是邦纳公司一直倡导并不断追求的设计理念,因为我们深知无论什么产品最终都要服务于用户,所以如何让用户使用产品时感觉简单方便,容易上手这是我们在设计产品时要考虑的一个重要因素。视觉检测方案主要包括两个方面:硬件-相机,控制器,光源及支架;软件-控制系统,图形用户界面(GUI)和图像分析算法。邦纳为全世界食品及药品制造企业提供所有这些视觉检测成功的解决方案和技术支持。

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