Ruishite: Tablet Hata Dedektörü Vizyonu
Tablet kusur tespiti, tabletlerin üretim sürecinde önemli bir bağlantıdır ve tespit sonuçlarının kalitesi, ilacın kalitesini doğrudan etkiler. Yaygın manuel denetim yöntemleri: yüksek maliyet, düşük verimlilik, yanlış algılamalara ve kaçırılan algılamalara neden olması kolaydır ve modern işletmelerin ürün kalitesi gereksinimlerini karşılayamaz. Yapay görme denetimi, yüksek derecede otomasyon, düşük maliyet ve yüksek verimlilik nedeniyle ilaç endüstrisinde yaygın olarak kullanılmaktadır.
1. Yapay görme inceleme şeması
Bu makale esas olarak tablet hata tespit programının görüntü elde etme ve yazılım işlemesini tanıtmaktadır.Akıllı kamera tarafından toplanan görüntüler, mutlak fark hesaplama, çarpma veya yanlış hesaplama, ikili kenar çökme tespiti ve görüntü ön işleme için SciSmart akıllı görme yazılımı aracılığıyla sırayla işlenir. Bertaraf etme ve diğer yöntemler, tablet kusurlarının ve kirlerinin tanımlanmasını sağlar.
2. Görsel inceleme donanım sistemi
Müşterilerin gerçek ihtiyaçlarına göre, tablet kusur tespiti için genel tasarım planı önerildi. Şekil 1'de gösterildiği gibi, tabletin yüzeyi kavisli olduğundan, deneyin tüm görüş alanında eşit bir aydınlatmaya sahip olması ve tablet yüzeyindeki kir ve kusurları tespit edebilmesi gerekir. OPT-RIU serisi küresel dağıtılmış simetrik gölgesiz ışık kaynağı kullanan bu ışık kaynağı, ışığı farklı yönlere dağıtmak için özel bir difüzör plakası kullanır ve kademeli bir küresel dağılım oluşturur, böylece farklı eğimlerdeki tüm küresel hedefin yansıtma yoğunluğu tutarlı olur.
Tabletin tüm yüzeylerinin tespit edilmesi ihtiyacından dolayı deneyde aydınlatma için prizma modülü kullanılmış, tabletin 360 ° görüntü bilgisini elde etmek için çoklu pozlama ile ön ve yan kusurlar ayrı ayrı tespit edilmiştir. (Şekil 2, 3'te gösterildiği gibi)
3. Görüntü yazılımı işleme
3.1 Tabletlerin ön kusurlarının tespiti:
Şekil 4'te gösterildiği gibi, görüntü daha fazla ön ayrıntı korunarak düşük pozlama ile elde edilir.
Öncelikle, tabletin kenarı ile kusur arasındaki kontrastı iyileştirmek için görüntü üzerinde mutlak fark hesaplaması yapmak için SciSmart akıllı görme yazılımındaki görüntü işlemini kullanın ve ardından kusur ve kenar kontrastını daha da genişletmek ve vurgulamak için vur veya yanlış hesaplamasını kullanın ve ardından geçin İkilileştirme, bariz özellikleri çıkarır. Son olarak, kenar çökme tespiti, kenar kusurunun sapmasını hesaplamak için kullanılır ve tabletin ön tarafında bir kusur olup olmadığı ayırt edilebilir.Son etki Şekil 5'te gösterilmektedir.
3.2 Tabletlerin kirli tespiti:
Şekil 6'da gösterildiği gibi, görüntü yüksek pozlama ile elde edilir, detaylar filtrelenir, dış hat daha belirgin hale gelir ve ön taraftaki kir ve kusurları tespit etmek için yanlar netleşir.
Lekeleri vurgulamak, bunları önceden oluşturulmuş şablonlarla karşılaştırmak, bütünlüklerini kontrol etmek ve şablon eşleştirme derecesini sınırlandırarak algılama doğruluğunu sınırlamak için SciSmart akıllı görme yazılımındaki görüntü ön işleme ve ikileme işlemini kullanın.
Yapay görme denetimi, yüksek verimlilik, yüksek hassasiyet ve güçlü gerçek zamanlı performansa sahiptir. Zorlu denetim ortamlarına uyum sağlayabilir ve sıfır hatalı üretim hedefine ulaşabilir. Bu çözüm, geleneksel manuel testin öznel etkisinin üstesinden gelir ve tabletlerin seri üretimi ve test edilmesi için gereksinimleri karşılar.Ürün kalitesini iyileştirirken, üretim maliyetlerini düşürür ve emek yoğunluğunu azaltır. Daha fazla ekonomik ve sosyal faydaya sahiptir.
