質(zhì)量控制：如藥瓶完成灌裝后，測量灌裝是否達到基準線；字符條碼檢測和二維碼識別：讀取條形碼、2維矩陣碼或打印字符，并驗證標簽內(nèi)容和正確的方位；生產(chǎn)控制：檢查每個藥盒里的說明書是否遺漏或者總生產(chǎn)藥品的數(shù)量；機器視覺檢測在食品飲料行業(yè)中的應用啤酒/飲料行業(yè)的包裝技術迅猛發(fā)展，在高速包裝線上，機器視覺檢測扮演著不可或缺的角色。對于食品飲料生產(chǎn)制造企業(yè)而言，其生產(chǎn)自動化程度越來越高，對產(chǎn)品質(zhì)量、生產(chǎn)效率的要求也越來越嚴格。

半導體的廣泛應用使得人們對其質(zhì)量要求越來越高。半導體生產(chǎn)過程中塑封表面缺陷的檢測得到更多生產(chǎn)廠家的重視。本文對SOT-23封裝式半導體的表面塑封缺陷進行了研究，改進并優(yōu)化半導體質(zhì)量缺陷檢測系統(tǒng)，通過邊緣檢測算法提取半導體管體的塑封邊緣，確定被檢管體的位姿，縮小檢測范圍，使用基于邊緣點的模板匹配算法來判斷字符的完整性，后利用差影法準確地檢測出塑封缺陷。經(jīng)工廠試用后，結果顯示此系統(tǒng)能有效地檢測出表面質(zhì)量缺陷。

藥品灌裝質(zhì)量檢測是制藥過程的一個重要環(huán)節(jié)，是藥品質(zhì)量的可靠保證.針對大輸液可見異物視覺檢測的需求，影像篩選機出售，研制出基于多視覺的大輸液自動化檢測識別系統(tǒng).首先研究了圖像的高速高可靠性預處理方法，有效消除由機械振動和跟蹤引起的干擾.研究了以藥液微小異物為目標的改進模糊細胞神經(jīng)網(wǎng)絡圖像分割方法，揭示了液體中異物目標、微粒、氣泡等產(chǎn)生機理，綜合分析目標的形態(tài)特征、邊緣輪廓、運行特征等，得到各種異物的類型特征以及在序列圖像中的動態(tài)變化信息.，使用序列圖像的目標特征。

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