成果简介：

本系统采用高频图像采集与在线实时去噪算法，结合深度学习与人工智能算法，实现工业生产线被测对象的高速实时在线检测与产品质量分析。项目基于C#语言，结合 opencv，Halcon 等高级机器视觉算法库开展研发。具体可以实现自动化产线组装工件缺陷检测，间距测量与瑕疵定位，产品颜色与产品方位识别，焊锡点品质检测，字符识别，工业机器人抓取，字符识别、几何形状匹配、二维码识别、条形码识别、测距、动目标提取、图像旋转、物体边缘检测、FFT 图像分析、直方图、微小物体识别、颜色识别、识别报警输出（继电器输出）等。

本研究团队开发的二维码计算机视觉识别系统、字符残缺识别系统、药品信息三期检测计算机视觉系统以及三维机器人实时对象抓取与检测系统等已在部分单位实用，并取得领好的应用效果。部分实验室研发的系统原型如下：

（1）工业机器人抓取与对象标准化监测装置

本系统系统可以完成工件（PCB）的实施抓取，通过机器视觉对产品外观质量进行监测分析，实现缺陷检测、字符缺陷检测、标识有无以及识别警报输出等功能；并根据产品质量进行产品分类与瑕疵品剔除操作。

图 1. 基于机器视觉的产品外观质量检测与分类系统

 

（2）药品包装三期检测与二维码识别系统：

本团队开发的工业仿真的机器视觉三期药品检测软件系统，仿真系统模拟的工业生产线，针对药品包装生产线上药品瓶标签粘贴瑕疵、生产日期印刷错误等不合格产品进行及时抓取与剔除，提高产品质量合格率，保证产品质量并降低人力资源消耗。本产品已在鲁抗集团/齐鲁制药集团开展使用，并获得良好的应用效果。

 

图 2 三期检测系统整体架构图

推广潜力：

截至 2017 年底山东省内仅药品生产企业就高达 150 家，目前，大多数企业还是以传统的人工品质检测检测为主，尤其在淄博新华制药厂在注射液异物事件后，所有药品企业的质量意识大大增强，计算机视觉系统的需求日益剧增，机器视觉检测方案投资少，可靠性高，收到企业用户的广泛青睐，按照年度出货 500 套计算，企业应用的产品销售收入可达为 5000 万/年。

风险分析：

由于目前计算机视觉领域在国内发展相对空白，但是众多企业都已经对其产生了兴趣，存在竞争对手瞬间变多的风险。然而，本研究团队在计算机视觉系统的精度和检测速度的研究方面已经取得了很大的先发优势，本团队也是省内最早开展机器视觉研究的高校科研团队，在行业内也获得了比较高认可度，同时借助学校科研平台的强大研发能力，投资风险度会非常低。

综上所述，本投入会获得很大的产品与技术汇报，取得良好的利润收益。

 

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