人工智能和智能制造的区别
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2024-01-22
随着现在科技技术的发展和生活水平的提高,消费者对产品的质量和数量提出了更高要求为了满足现代医药行业的质量控制要求,越来越多的企业向自动化生产线的方向发展本文以瓶装口服液为研究对象,开发了一种口服液机器视觉检测系统,不仅解放了生产力,而且提高了生产效率,同时保证了产品的质量。
通过分析检测目标的特征,设计了合理的成像方案,分析了视觉成像系统介绍了视觉检测核心软件,包括照明光源和工业相机,并对视觉检测关键技术进行了分析与设计,包括图像获取方案然后对口服液中可见异物的拍摄图像进行了研究,分析了图像的异物特征得到可见异物。
近年来,医药行业逐渐出现产品不合格问题,给人们的身心健康造成了严重的威胁为了消除这些安全隐患,医药企业也积极采取措施,将产品质量作为企业取得市场份额的法宝为了满足现代医药行业质量控制的要求,引进了机器视觉技术通过机器代替人眼进行测量和判断,提高了生产的自动化程度。
在大批量工业生产过程中,用机器视觉检查产品质量比较客观、准确、速度快、成本低,因此,机器视觉正广泛应用于各个领域,包括质量控制、成品检验和工况监视等 瓶装口服液是目前制药行业一条主要的产品分支,消费市场巨大。
该类产品同人类的健康有紧密的联系,因此,对其质量的控制历来都有着严格的生产工艺要求和行业质检标准大部分的口服液产品属中药制剂,其澄明度差,药液质量对光照敏感,所以大部分以深色瓶进行包装如图1所示
图1 口服液玻屑产生 在灯检过程中发现微细可见异物较多,此微细可见异物是由灌装时破瓶引起的微细玻屑,该玻屑应当从源头控制,但灌装时破瓶的产生难以避免,也没有后续工艺步骤滤除,特别是有絮状物存在时微细玻屑沉到瓶底时间长,给灯检人员和检验者带来极大困难。
此类微细可见异物撬开后,将药液过滤后肉眼无法观察到因此,对于口服液制剂中能否存在此种微细可见物进行分析分析过程 口服液制剂在生产过程中,配料,灌装,灭菌,灯检微细可见异物存在微孔过滤的细小药渣、滤布脱落的纤维毛、洗瓶和灌装破瓶等因素。
其中洗瓶和灌装中破瓶出现的几率较大,于是本报告针对玻璃屑进行分析研究,人为将玻璃瓶碾碎,经药典筛将其筛分为7个等级如下表1:
表1 玻屑的分类等级 经过筛分得到7种玻璃样品,编号分别为1~7号 1号孔径>2mm;2号孔径2~0.85mm;3号孔径0.85~0.335mm;4号孔径0.335~0.25mm;5号孔径0.25~0.18mm;6号孔径0.18~0.15mm;7号孔径<0.15mm。
将其分别放入已灌好且内无异物的药液中,做成样品,与灯检出的有微细可见物的不合格品对照,发现以0.18mm以上的居多,其中1号、2号、3号、4号灯检人员可轻易检出,5号相对较多,6号、7号较少吸管的直径大约2mm,1号难以通过;2号勉强通过;3号可轻易通过。
口服5号样大小的药液后,瓶底没有发现有残留的玻屑,口腔中也没有异物感由此可见,3号以下样品中的玻屑可轻易通过吸管,5号样以下非专业人员,无设备之下难以发现 异物的不良品不能在检测环节可靠检出,对食用者的健康造成严重的威胁。
为保证口服液的澄明度符合国家标准,国内生产厂家通常采用人工灯检法,在产品进行灌封之后,贴标和包装之前的流水线车间内,工人将线上的待检产品逐一放置到背景灯箱前进行观测,用肉眼来判断液体中是否含有悬浮、沉淀等可见异物。
因为长期在灯光下进行目测,灯检工被视为药品厂家高强度劳动工作,所以该工种招工颇为困难,并且人工灯检存在几方面缺陷: (1)生产效率比较低,每人每小时检测约 1000-2000 支; (2)由于灯检工的视力不同,没有统一的判断标准;
(3)灯检工长时间注视灯箱,对健康造成了危害,容易视觉疲劳机器视觉检测解决方案 机器视觉主要研究用计算机来模拟人的视觉功能从客观事物的图像中提取信息,进行处理并加以理解,最终用于实际检测、测量和控制。
人的视觉系统是由眼球、神经系统及大脑的视觉中枢构成,机器视觉系统则包括光源、光学成像系统、图像捕捉系统、图像采集与数字化模块、智能图像处理与决策模块以及智能控制与执行模块 采用摄像机或其它图像拍摄装置将待检目标转变成图像信号,之后转化成数字信号,再传送到图像处理系统,由系统根据图像的像素分布等信息,通过各种运算来获取目标特征,比如位置、数量、面积、长度等,最后,根据预先设定的容许度以及其他条件输出结果,比如合格或者不合格等。
机器视觉与人工检测相比具有明显的优点: 检测精度高视觉检测设备采用逐瓶检测,放弃了过去的间隔时段抽检的老办法,精确、客观、可靠、及时地反映了产品的质量同时,视觉检测设备具有人工检测所不具备的重复性和一致性,并且利用先进的成像放大技术,视觉检。
测设备可以观察到人们肉眼所不能看到玻璃屑、白点等沉淀以及悬浮的细微异物,将它们无一遗漏的检测出来,从而杜绝了由于质量问题所带来的潜在危害 节约劳动力高精度、高速度、高自动化的特点极大地提高了生产效率,解放了劳动力,具有巨大的社会效益和经济效益。
检测速度快在线检测解除了高速流水生产线上检测阶段速度慢的瓶颈,克服了传统人工检测需要搬运、传递以及手工检测等速度慢的难题 装备全自动化操作,保证了药品的质量安全视觉检测设备可以自动完成产品的检测,并对不合格产品进行自动剔除,实现了无人操作。
它可以与其它自动化设备配合运行,构建自动化生产流水线,实现生产现场的无人化操作,杜绝了因为工作人员的介入可能带来的毛发、灰尘等污染成像方案分析 光源的打光方式对玻屑检测的结果很重要,尤其是对于这种深色液体的口服液,普通光源无法采集到瓶内内部情况,所以选用具有透过力强的红外光源进行打光。
如图2所示:
图2 打光方式 红外光的波长一般为780-1400,属于不可见光,利用其穿透特性,再利用可以接收到相应波长的相机进行图像捕捉,相机对应的波长反应时间如图3所示红外光源穿过不同介质得到不同对比度的图片,如图4所示,再通过软件对图片进行分析。
玻屑检测分析 由于红外光源穿过玻璃介质得到的图像对比度比穿过液体的对比度颜色较深,可以运用软件的对比度比较进行筛选玻屑,首先图案匹配找到瓶底,然后通过锁定高于瓶底的区域进行检测,因为玻屑的对比度不同与液体的对比度,可通过白底黑点的方式查找缺陷,如图5所示。
所以玻屑很容易被找到,如图6所示为查找到的玻屑情况
由于瓶底形状的不规则导致检测的不稳定性和玻屑存在不同区域,所以需要进行多相机多角度的拍摄,如图7所示,相机1检测口服液角落外侧圆环区域部分的玻璃碎屑,相机2检测口服液中间部分区域,才能保证无死角检测玻屑存在的部分。
根据检测要求6、7号筛型号无需检测出结果,那么可转换为利用检测结果的像素点大小进行分选,通过输出检测像素点的个数和玻屑的大小进行比对,设置用户调整检测玻屑的大小来对检测到的像素点进行对应,如图5所示。
玻屑的大小由用户自定义来确认是否判定合格与不合格结论 本文介绍了机器视觉的定义,给出特殊照明方案,设计了成像方案,以及对视觉检测技术进行了分析,对玻屑的情况进行了大量的检测验证,确保了方案的可行性。
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