《基於視覺的藥液產品質量線上檢測方法及關鍵技術研究》是依託湖南大學，由毛建旭擔任項目負責人的面上項目。
基本介紹
- 中文名：基於視覺的藥液產品質量線上檢測方法及關鍵技術研究
- 項目類別：面上項目
- 項目負責人：毛建旭
- 依託單位：湖南大學
中文摘要,結題摘要,
中文摘要
醫藥產品的質量安全是一個關係到國民健康和社會穩定的國計民生問題。本項目針對我國藥液產品質量線上檢測方法落後的現狀，將視覺檢測技術引入藥液灌裝生產線，研究用於藥液產品質量線上檢測的視覺信息獲取、圖像處理、檢測、識別、質量判斷評估等新方法與新技術，重點突破高速高精度視覺成像與信息獲取、藥液圖像信息處理、基於視覺的高速高精度目標檢測與識別等關鍵理論方法與技術，並將研究成果套用於實際藥液灌裝生產線上得到驗證。項目所取得的理論與方法可以解決我國大規模藥液灌裝生產線上產品質量檢測技術裝備自主研製中的關鍵技術難題，打破國外企業在此方面的壟斷，確保藥液產品質量和安全生產需要，提高生產線的自動化水平，研究成果可推廣套用於飲料、食品、電子、紡織、印刷等行業的生產線上，具有重要的科學研究價值和社會經濟意義。
結題摘要
藥液產品質量檢測是藥液生產過程中的一個重要環節，直接關係到人體用藥安全和生命健康。針對我國藥液生產企業多採用人工檢測方法，存在效率低、可靠性差、質量安全得不到保障等問題，項目組開展了基於視覺的藥液產品質量線上檢測方法研究，取得如下主要成果：1. 設計了針對藥液產品的視覺檢測系統和成像裝置，從給光光源類型選擇、光學成像方案設計、瓶體抓取與旋轉裝置研製和整機檢測速度提升等多方面進行設計，獲得了亮度穩定、清晰度高的藥液產品視覺信息；2. 深入開展了藥液圖像預處理方法研究，提出自適應圖像去噪增強、高精度圖像配準和智慧型圖像融合系列方法，消除藥液生產線上多種噪聲的干擾和機械振動引起的圖像偏移，很好地改善了複雜背景下微弱藥液異物的圖像質量；3. 系統研究了基於視覺的藥液異物目標檢測、識別與分類方法，通過圖像分割、形態學處理、特徵匹配等算法，實現多異物特徵高效識別與分類，有效提高了藥液異物的檢測和分類精度；4. 研製了大輸液視覺檢測系統和安瓿藥液視覺檢測系統2台樣機，開發了藥液異物線上檢測機器人測試軟體和預灌裝注射劑質量視覺檢測機器人軟體系統，視覺檢測精度達50微米，檢測速度36000瓶/小時，提高了藥液檢測質量，保障了藥液的用藥安全。項目組在國內外刊物和會議上發表學術論文26篇，其中SCI收錄6篇、EI收錄15篇，授權國家發明專利7項、實用新型專利2項，獲得計算機軟體著作權2項。同時，項目組成員參加國際學術會議7次，參加醫藥裝備展覽會6次，培養博士4名、碩士7名。項目按計畫完成了預定的研究目標。
