藥片缺陷檢測是藥片生產過程中的關鍵環節，其檢測結果的好壞直接影響著藥品的質量。常見的人工檢測方法：成本高、效率低，容易產生誤檢和漏檢等現象，無法滿足現代企業對產品質量的要求。機器視覺檢測憑借其自動化程度高、成本低、效率高等特點，廣泛運用于醫藥行業中。

一、機器視覺檢測方案

本文主要介紹藥片缺陷檢測方案的采集圖像與軟件處理，對智能攝像機采集到的圖像依次通過智能視覺軟件進行絕對差值運算、擊中或不擊中運算、二值化崩邊檢測、圖像預處理等方式實現對藥片缺損、臟污的識別。

二、視覺檢測硬件系統

根據客戶的實際需求，提出了藥片缺陷檢測的總體設計方案。如圖1所示，因藥片表面為弧形，實驗中需要整個視野內光照均勻，并能夠檢測到藥片表面的臟污及缺損。采用球狀分布式對稱無影光源，此光源采用特制漫射板將光散射到不同方向，形成漸變球狀分布，使得整個球面目標不同坡度的反光強度都一致。

▲圖1 光照示意圖

因需檢測藥片所有表面，實驗中采用棱鏡模組進行配合打光，通過分次曝光來分別檢測正面與側面的缺陷，從而獲取藥片360°全方位的圖像信息。（如圖2，3所示）

三、圖像軟件處理

3.1 藥片正面缺陷檢測：

如圖4所示，采用低曝光獲取圖像，保留了更多正面細節。

▲圖4 處理前圖像

首先，使用智能視覺軟件中的圖像操作，對圖像進行絕對差值運算，提升藥片邊緣與缺陷對比度，再利用擊中或不擊中運算，將缺損及邊緣對比進一步擴大并突顯出來，再通過二值化提取出明顯特征。最后使用崩邊檢測，來計算邊緣缺損的輻散程度，可辨別出藥片正面是否存在缺損，最終效果如圖5所示。

▲圖5 最終處理效果

3.2 藥片臟污檢測：

如圖6所示，采用高曝光獲取圖像，細節被過濾，輪廓更明顯，側面變清晰，用以檢測正側面臟污及缺損。

▲圖6 處理前圖像

使用智能視覺軟件中的圖像預處理，二值化操作，將污點凸顯出來，將其與事先建好的模板分別進行對比，檢測其完整性，通過限制模板匹配度來限定檢測精度。

▲圖7 最終處理效果

機器視覺檢測效率高、精度高、實時性強，能夠適應惡劣的檢測環境，實現零缺陷生產的目標。該方案克服傳統人工檢測主觀性大的影響，滿足藥片大批量生產和檢測的要求，在提高產品質量的同時，降低生產成本，減輕人工的勞動強度，具有較大的經濟效益和社會效益。