医用

由于医用储液袋的特殊性，对储液袋产品质量必须有严格的检测要求。传统的检查方法是直接通过人工视觉方法进行检验，劳动强度大，易产生视觉疲劳和质量波动，不仅消耗大量的人力，造成生产成本的上升，同时也制约了整条生产线的效率。 基于机器视觉的智能储液袋/储液软袋异物AOI检查机，融合了图像处理技术、电子与通信、机械设计、控制技术等，针对储液袋中目标异物特点，设计出检测机械系统和配套成像光源系统，分析了异物成像特征，提出具有较强鲁棒性的目标异物识别算法并配合电气控制系统完成次品分离，设备具有非接触、检测准确率高、精度高、速度快等特点；   使用设备检测可以提高异物检测的效率以及准确性，避免异物不良产品流入下一工序，提高了产品的合格率。 储液袋/输液袋在生产过程中不可避免地会混入少量微小不溶异物，比如塑料屑、纤维、毛发等。如果这些异物被输入到人体当中，就会造成一定的伤害，严重者甚至会因此失去宝贵的生命。因此，国家标准强制性要求每瓶（每袋）输液产品必须进行灯检。包装容器主要有玻璃瓶、塑料瓶和输液软袋三种。针对玻璃瓶和塑料瓶中的异物检查，已经从人工阶段逐步进入自动化检测阶段，国内外都有产品问世。但是针对使用越来越广、性能更好的输液软袋，国内还没有成熟的产品问世，完全使用人工灯检。工人灯检受客观因素影响较大，并且工人易疲劳,检测结果不稳定，因此为了克服人工灯检的弊端及提高工厂的自动化程度和经济效益，研究输液软袋中微小异物检测算法具有重要的应用价值。基于机器视觉研究了输液软袋中微小异物检测技术，根据输液软袋及袋内杂质的光学和运动学特性，设计了预处理、光照及光源控制方法，提高拍摄图片的质量及对比度，最后根据拍摄的图片开发了专用算法，完成了输液软袋中的异物检测。