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發布時間：2020-11-06 13:48
缺陷檢測
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：成本和效率不成比例， 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、可替代3-4個人工等特點，廣泛運用于實際生產中。邁迅威視覺科技專注機器視覺檢測數十年，我司的藥品缺陷檢測設備可用于檢測產品表面的裂紋，缺塊，黑點等各種缺陷。核心部分均采用醫用級別的316不銹鋼，可滿足廣大客戶的需求。
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可塑性數據信息條形碼圖象缺陷檢測,制作與搜集條形碼圖象模版,對其進行準備解決,幾何校正和條形碼分割,后采用依據垂直投影的缺陷檢測算法進行處理.運用算法先打橫掃描條形碼,記錄條和空的部位并計算其總寬,再豎向掃描條形碼,辨別條和空中的缺陷.實驗確認,本科研明確指出的算法能非常好的檢測出條形碼的外觀缺陷如脫墨,劃痕,污垢,墨杠,準確度保證98%以上. 
包裝過程中非常容易導致煙包噴碼字符識別準確率較低的好多個緣故,充分考慮生產制造的工業生產當場艱苦環境,會造成所拍攝的圖像失幀、模糊不清、噪音及字符造成放縮、平移變換轉動等狀況,有目的性地對根據BP神經元網絡的煙包噴碼字符智能識別系統軟件進行了科學研究。
詳細介紹了在煙包噴碼字符識別過程中選用的一些基礎技術性,包含圖像預備處理、獲取矩陣的特征值、圖像切分和圖像鑒別這好多個重要環節,大家設計方案了一套健全的預備處理計劃方案,選用條形圖對圖像開展敘述,并在這個基礎上設計方案了有關的圖像分割、圖像提高、除去噪音等優化算法,為此處理煙包噴碼字符識別過程中的各種各樣字符圖像難題 
