藥品的安全關系每個人的健康。對于藥品，人們除了關注療效之外，出廠前針對藥品表面缺陷檢測也是不可或缺的一環。針對藥品檢測，藥廠通常使用人工抽樣檢測，這種檢測方法不僅成本高、效率低、在檢測過程中還有很強的主觀性和隨機性，無法滿足現代企業對產品質量的要求。機器視覺檢測技術憑借其自動化程度高、成本低、效率高等特點，基于機器視覺的藥片缺陷檢測將成為一種趨勢。

1.藥片缺陷的分類

 完整性

檢查藥片是否存在殘缺、不完整；

 外觀

藥片外觀有劃傷，磨損；

 污染

藥片被其他東西污染，或是藥片沾染污染物。常見為藥片表面有污漬（稱為藥片污漬）；

 字符無法識別

在藥品中通常表面為模糊或字符被劃傷破壞。

2.藥片缺陷檢測的挑戰

機器視覺檢測技術在藥品檢測應用初期，通常采用多臺相機同步拍攝，獲取藥片表面信息，這時就會存在一個問題，如果采用一個圖像處理系統，會引發圖像拼接等造成的時間復雜度大、精度差等問題。

常見的圖像灰度均衡方法是基于單個像素或鄰域像素的方法對圖像進行分析處理，不易提取藥片的劃痕特征。藥片劃痕區域小、面積小、劃痕淺，相對于藥片表面，其景深差距較小，因此不容易提取其劃痕缺陷特征。常見的邊緣分割、閾值分割都基于區域或基于閾值的圖像分割方法，其可以提取圖像中較明顯的目標物，無法分離圖像的劃痕特征。

3.藥片缺陷檢測系統基本要求 

1、藥片缺陷檢測的軟硬件結構，要符合現場工作的要求；

2、一套圖像采集裝置能勝任各種常見的藥片缺陷的檢測；

3、圖像處理軟件能分析藥片缺陷特征并進行分類；

4、精度的要求：0.1mm；速度的要求：大于20個/s；識別率：>=95%。

4.藥片檢測工藝流程

待檢測的藥片裝入料斗，經過藥片排列裝置將藥片排成一列，隨皮帶移動；當藥片進入圖像采集裝置的視野范圍時，觸發圖像采集裝置，采集藥片圖像；將采集的藥片圖像傳輸到圖像處理裝置，對采集的藥片圖像進行分析處理，判別藥片是否有缺陷；將不合格藥片采用剔除裝置將其分別裝入到相應的廢品收集器中；由于長期傳送藥片，傳送帶上殘留太多藥片灰塵時，啟用清潔裝置，及時清潔傳送帶；

完成單面藥品圖像獲取之后，通過翻滾型的藥片翻轉裝置，翻轉藥片的上下表面，采用圖像采集裝置采集藥片下表面圖像信息，然后使用圖像處理裝置分析處理藥片圖像，并及時將不合格藥片剔除。

圖像采集裝置

藥片常見的缺陷有碎片、污漬、劃傷等，其均屬于藥片表面缺陷宜選用環形LED光源正面照射。

劃痕、字符等信息，相對于藥片表面來說，景深差距較小，因此相機的靈敏度是本系統首要考慮的因素。其次，為了便于后續圖像的分析處理，本系統應該選擇噪聲點較小相機。最后，實時性好和精度高是本藥片檢測系統的首要要求。

鏡頭的焦距是鏡頭的一個重要的參數，能反映鏡頭成像后分辨細節的能力，它主要受到衍射和像差的影響。光圈減小，衍射較重，分辨率下降，但是像差也會減小；與此同時，光圈減少可以加大景深。

圖像采集和預處理

1、圖像灰度不均衡

藥品表面是一個曲度，邊緣藥片的灰度值會明顯低于中心藥片的灰度值。通過基于二維高斯曲面擬合灰度補償預處理算法，對圖像灰度進行修正。

2、冗余信息過多

為了準確地提取藥片缺陷特征，需要從藥片圖像中分離出藥片信息，其中要求得到的藥片信息包含藥片缺陷可能存在的任何區域，同時盡可能地減少藥片信息的冗余。采用OSTU雙邊閾值分割法對藥片圖像進行預分割。

3、圖像邊緣修正

經過OSTU雙閾值處理后，可以準確分離出藥片信息，包括藥片上表面信息和藥片側面邊緣信息。與此同時，藥片圖像的邊緣藥片處出現了假邊緣，通過形態學方法去除圖像的假邊緣。

4、圖像分割

在分析藥片缺陷信息前，需準確地提取并分離出藥片缺陷信息，但在實際檢測過程中發現，藥片的特征和表面的灰度差別小、景深小、存在模糊信息，通過采用基于模糊理論的圖像分割算法提取藥片的缺陷信息。

藥片缺陷特征識別

目前常見的特征有幾何特征、灰度特征、紋理特征等。藥片圖像可能因為光源的影響，可能因為相機曝光的原因，導致圖像的灰度值信息發生改變，因此不可以選擇圖像的灰度特征；藥片圖像的灰度信息不存在明顯的規律性信息，因此不可以選擇圖像的紋理信息；由于藥片的幾何特征是相對確定量，因此選擇藥片的幾何特征，如圓形度和凸包。凸包是一個圖形學概念。給定二維平面上的點集，凸包就是將最外層的點連接起來構成的凸多邊形，它能包含點集中所有點的。