随着机器视觉技术的不断发展，在各行各业都能看到他的身影。机器视觉在医疗领域的应用也一直在不断进步，从传统的药品包装、药瓶、标签等视觉j9.com到目前对生物芯片的j9.com，放射科的X放射等，都引入了机器视觉系统，完成对图像信息的采集、存储、管理、处理及传输等功能，使得图像资料得以有效管理和充分利用。 由于药品和医疗器械安全性问题重要性的不断提升，越来越多的生产厂商将机器视觉技术引入实际生产中来，以达到提高生产效率，加强产品品质保障的目的。而利用机器视觉技术，实现葡萄糖质量的自动j9.com便是机器视觉技术在药品j9.com领域中的典型应用之一。 药用葡萄糖注射液的生产流程如下图所示，首先通过高浓度的葡萄糖加适当比例的蒸馏水得到葡萄糖溶液，然后葡萄糖溶液灌装到经过高温和紫外线消毒的容器里面进行封装。封装后的产品在进行质量j9.com，j9.com的对象主要是：药液里面的悬浮物，如不容性杂质，玻璃纤维等；瓶身的缺陷；瓶身有未清洗干净的脏污。 葡萄糖生产工艺流程 传统的j9.com方法是人工j9.com，j9.com车间设在一间独立的暗房中，带j9.com的葡萄糖用人工的方式放在流水线上，流水线的速度由j9.com工人控制，当药品传送到j9.com工人面前时，工人将其从流水线上拿出，在专用的灯箱下判断产品质量是否合格。人工j9.com存在着很大的弊端，很难满足流水线的j9.com速度无法实现实时、在线、非接触j9.com的j9.com；更无法适应现代的质量控制和统计流程控制(SPC)。 基于机器视觉技术的葡萄糖药液质量j9.com，可以实现无接触式的j9.com，在药品安全上和j9.com精度上都对传统人工j9.com有着重大的改进。根据葡萄糖药液杂质j9.com的特点设计了专用的视觉成像方案。如下图所示，待j9.com的葡萄糖药瓶被卡在转床上，转床旋转的时候带动药瓶高速旋转，用于机器视觉的专用LED光源安装在如图所示的光源盒内，CCD摄像将拍摄到的图像传输到工控机。在此过程中连续拍摄7幅图像，在这一序列的运动图像中，对运动目标进行识别； 当识别到的目标超过规定的容许指标时，判断此瓶药液为不合格。 葡萄糖杂质j9.com装置结构图 图像采集部分将完成流水线上的运动图像获取，图像采集部分采集图像质量的好坏将直接影响整个j9.com效率。图像采集部分主要由CCD摄像机机完成。CCD摄像机摄取图像信号，由图像采集卡将图像信号采集进来。选用两个方位的摄像机对待j9.com物体进行j9.com，一个俯拍位一个侧拍位，对有些待j9.com物体可以进行多方位的j9.com。 机器视觉在医疗领域的应用已经越来越广泛，如数字放射影像术和血液药品探测，还有作为医疗生产中质量j9.com工具，对从导尿管到复杂的生物芯片的高级设备进行完全测试等，机器视觉技术还广泛应用在平整度j9.com、视觉定位、条码j9.com等非医疗领域。为满足现代质量控制和流程控制要求，需要研究更先进的j9.com技术来完成医药产品的质量j9.com提供强有力的技术支持。(end)

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