畢設(shè)外文翻譯

英文原文到萬方數(shù)據(jù)庫下載或者給我評論留言留，我給您發(fā)！原文題目:Pre-processingTechniquesforOn-LineCapsuleInspectionBasedonMachineVision2011第四屆國際智能計(jì)算技術(shù)與自動化會議基于機(jī)器視覺的在線膠囊檢驗(yàn)預(yù)處理技術(shù)ZhuZhengtao，HuangLiuqian，YuXiongyi摘要 機(jī)器視覺為制造業(yè)質(zhì)量檢驗(yàn)提供了極大的方便。為了便于基于機(jī)器視覺的在線膠囊檢測，在本文中提出了膠囊圖像采集系統(tǒng)和預(yù)處理技術(shù)建議。膠囊有一個圓柱面，讓它滾動在平坦的平面，然后圖像經(jīng)幾次拍攝會使其表面完全可見。作為缺損的膠囊在不同的部分有著各樣的不同，這是需要膠囊圖像分割出的部分的灰度值是均勻的。合成局部閾值和投影的方法可以很好執(zhí)行這個分割。實(shí)驗(yàn)證明，該算法具有良好的兼容性以及處理時(shí)間可以滿足在線檢測。關(guān)鍵詞：膠囊檢測；圖像分割；塊特點(diǎn)；投影；局部閾值介紹兩半部分組成的膠囊已廣泛應(yīng)用在制藥行業(yè)。在制造過程中，膠囊是容易產(chǎn)生缺陷，包括不正確的大小，黑點(diǎn)，氣泡，裂紋，孔，凹痕，在瓶蓋切邊毛刺，囊內(nèi)異物等缺陷，最終產(chǎn)品會降低客戶的信賴，甚至更糟可能對人體有害。目前，國內(nèi)廠家還是采用人工檢查膠囊。由于人生理?xiàng)l件的限制，人工檢測將低效率和高失誤率。此外，它會造成二次污染。因此，高性能，高速度和更可靠的自動檢測系統(tǒng)是必要的。對于制造業(yè)的檢測和減少圖像采集設(shè)備的成本的機(jī)器視覺的發(fā)展，使人們有可能開發(fā)的低成本、高性能計(jì)算機(jī)視覺去檢測膠囊質(zhì)量。在最近幾年，大量的膠囊在線檢測方法已經(jīng)被提出了［1］，一種傳統(tǒng)的膠囊檢測已被探索。它集中在膠囊檢驗(yàn)硬件系統(tǒng)設(shè)計(jì)。又見文［2］。［3］提供了一個由DSP組成FPGA的解決方案。作為檢測算法，它采用彩色模型分析和處理顏色膠囊圖像。一種有效的算法被仿真的小樣本空間證明。基于邊緣提取，［4］提取膠囊區(qū)域確定的預(yù)測和形態(tài)濾波，再判斷膠囊是否是貝葉斯決策系統(tǒng)缺陷所定義的。通過提取膠囊特征參數(shù)對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入，［5］建立一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，可以區(qū)分是膠囊是虛假或真實(shí)。以上有不同方面有關(guān)基于機(jī)器視覺的膠囊檢測。但以往的文獻(xiàn)很少討論關(guān)的鍵詳細(xì)介紹圖像的采集和預(yù)處理技術(shù)，這有著重大影響在后續(xù)缺陷歧視和檢測效率上。在［1］圖像獲得通過將膠囊單獨(dú)在透明的塑料支架和［6］固定膠囊影像，四次在不同的角度實(shí)現(xiàn)膠囊完全可見。但這些方法浪費(fèi)時(shí)間增加成本?；谝曈X的實(shí)時(shí)檢測膠囊涉及四個關(guān)鍵方面：1)設(shè)計(jì)的自動排料膠囊；2)使汽缸表面完全可見技術(shù)；3)圖像采集系統(tǒng)中的缺陷膠囊可以清楚被反映；4)膠囊圖像的快速缺陷檢測算法。關(guān)于自動分類，超出我們的討論范圍；另一方面是有關(guān)圖像處理技術(shù)。在本文中，我們重點(diǎn)的提取與分割圖像從原來的膠囊，以方便后續(xù)工作。除了各種尺寸，膠囊也有不同的配對的顏色。檢測在光下的顏色信息是沒有必要，我們用黑白攝像機(jī)得到的灰度圖像來減少和縮短數(shù)據(jù)處理時(shí)間。不僅灰度特征能區(qū)分膠囊各部分之間，即上蓋，下半身和蓋身組合件，是不同的，而且對于同一類型的缺陷在三個不同部分也是不同的。常規(guī)圖像分割方法不能滿足膠囊圖像的精確性，因此影響后續(xù)的圖像處理。在實(shí)時(shí)檢測，在料斗的膠囊被放入檢測槽在鏈板，鏈板移動到檢驗(yàn)位置。盡量減少分配給圖像采集的時(shí)間，有幾個膠囊在照相機(jī)的視覺領(lǐng)域。第一步是提取膠囊原圖像，再分割成單個膠囊便于后續(xù)進(jìn)程。膠囊圓柱的反射和傳送的不平使膠囊圖像更加困難的提取和分割。鑒于這種情況，我們采用全球雙閾值分割和形態(tài)學(xué)算子提取膠囊圖像區(qū)域，再處理整個膠囊區(qū)。計(jì)算其質(zhì)心和傾斜角度，然后它的垂直角度。通過兩次局部閾值和預(yù)測，我們確定的邊緣上蓋，膠囊圖像為三個同質(zhì)區(qū)域，奠定了良好基礎(chǔ)的后處理。圖像獲取A膠囊檢測系統(tǒng)在檢測位置，玻璃板上的膠囊卷是在鏈板移動；鏈部分明膠膠囊有一個圓柱表面，假設(shè)膠囊在純滾動的玻璃板上，然后可使膠囊移動360形成完全可見來成像。這樣，我們能檢測除了其兩端的整個表面膠囊。示意圖如圖1所示。在檢測位置，膠囊第一圖像是在位置1，其中膠囊提出了四方表面；相應(yīng)地，第二，第

三和第四的圖像是在位置2，表現(xiàn)出的是有四個圖像中提取的膠囊。除帽上，身體，和他它的組合部分，并檢測它們每一個，如果蒴果圓柱面在一定角度有任何缺陷，我們可以得出結(jié)論。四個膠囊的圖像處理后，我們最終得到了檢驗(yàn)結(jié)果。附近的鏈的末端，有缺陷的膠囊由電磁鐵或氣體噴出，從而實(shí)現(xiàn)缺陷和合格的快速分離。第一視覺前視覺表面表面表面圖1圖1.膠囊檢測示意圖。在圖上有相同的膠囊。膠囊是第一的位置1。在相機(jī)下灰色部分是可見的。然后膠囊滾動位置2，另一個表面呈現(xiàn)給相機(jī)。當(dāng)它滾到4的位置，膠囊的全部表面能被照射到。B提取膠囊原圖像圖2（a）顯示源圖像中獲得的檢查位置。我們可以清楚地看到，每個膠囊包括三部分：上蓋，下半身和兩者的結(jié)合部分。作為對比，缺陷和膠囊是在每一個不同的部分，把膠囊圖像分成三部分這是必須的。對于膠囊溝檢查將有一點(diǎn)位置的偏移量，在分割之前我們應(yīng)該提取物膠囊圖像。膠囊圖像分割程序如下：1）進(jìn)行二值化處理由于圖像是在一個封閉的背光環(huán)境中獲取的，相應(yīng)的灰度值的鏈板是最低在源圖像上，并在透光部分是最高的。膠囊的灰度值是兩者之間的。因此，我們可

以采用雙閾值法提取膠囊圖像。條件表達(dá)式是描述如下：f1<fi（x，y）<f2像素滿足條件設(shè)置為黑色，否則設(shè)置為白色。過濾后的黑色區(qū)域保持原樣還是，其他地方變成白色。從而可以完全提取出膠囊的圖像提。2）形態(tài)學(xué)濾波由于光的衍射，灰度值，鏈板的邊界可能會落在膠囊相應(yīng)的給定范圍內(nèi)，在之后的二值處理，邊界會被誤認(rèn)為是膠囊，影響膠囊圖像的提取。但這些部分區(qū)域小于膠囊，其長度是遠(yuǎn)遠(yuǎn)長于寬度。根據(jù)這些特點(diǎn)，我們采用形態(tài)濾波和模糊分析消除他們。形態(tài)濾波，不僅使噪聲可以被刪除，而卻能刪除膠囊缺陷區(qū)域產(chǎn)生的黑點(diǎn)，以及充滿膠囊區(qū)域產(chǎn)生的黑點(diǎn)。結(jié)果顯示在圖2。:丁 (bj(c),2膠囊圖像分割(a)源囊的圖像像；（b）雙閾值二吉果;開放■3):丁 (bj(c),2膠囊圖像分割(a)源囊的圖像像；（b）雙閾值二吉果;開放■3)單膠囊是高采集效率，在相機(jī)下有四粒膠囊,圖觸發(fā)模式獲取圖像。以及高精度的間隔尺寸鏈板，四個膠囊的位置在圖像上變化不大，我們可以細(xì)分膠囊圖像并認(rèn)識到每一個膠囊所包含的部分。參見圖3。

圖圖3來自于圖2(d)的膠囊圖像分割在單一膠囊圖像上實(shí)現(xiàn)蓋體分割作為顏色匹配的帽子和身體是不同的，同一個膠囊的美一部分也是不同的部分，它是需要分別在三個部分進(jìn)行檢測。針對這一特點(diǎn)膠囊圖像，本文提出了一種方法，通過設(shè)置的地方閾值提取高頻成分的膠囊圖像，然后執(zhí)行像素投影定位配件分割線。在分割之前，幾何校正膠囊圖像是需要確定像素投影可以正確反映零件的細(xì)節(jié)。整個膠囊可以被視為一個點(diǎn)，計(jì)算單一膠囊圖像主軸角的點(diǎn)和角度。讓f(x,y)是指單一的膠囊圖像。作為為樣本膠囊，帽子的顏色比身體暗,以及顏色組合的部分在圖像也不同。因此，分割可以被分為兩個處理的步驟：1)把膠囊分為兩半膠囊帽和身體；2)將上部側(cè)一分為二：上蓋與組合一部分。￡(x,y)的局部閾值處理，將fi(x,y)的滿足條件設(shè)置為0，否則為255。結(jié)果顯示在圖4(b)中，應(yīng)該指出的是閾值取決實(shí)際具體情況。|f(x,y)-f(x+1,y)|+|f(x,y)-f(x-1,y)|+|f(x,y)-f(x,y+1)|+|f(x,y-1)|>30把處理圖像投影到Y(jié)方向上，并且找到最大投影值的位置(見圖4(c))。

基于這個位置，我們分割圖像以及獲得膠囊的下面部分(見圖4(b))。圖4第一個單膠囊圖像的分割：(a)單個膠囊處理；(b)方法(a)的表示(2)；(c)對于Y方向的項(xiàng)目(b)；(d)第一分割結(jié)果。對于上側(cè)，用同樣的方法，滿足下列條件的像素設(shè)置為0，否則為255|f(x,y)-f(x-1,y)|+|f(x,y)-f(x+1,y)|+|f(x,y)-f(x,y+1)|+|f(x,y-1)|>6同樣的，投射處理圖像的上部去找到兩部分的邊界：上蓋和蓋體連接部(見圖5)。

圖5在上半部分的圖像分割(a)上半部分被分割；方法(a)的表達(dá)(3)；(c),項(xiàng)目(b)投影到Y(jié)方向；(d)第二次分割的結(jié)果實(shí)驗(yàn)表明：作為在一幅有不同對比的圖像上的區(qū)域，同樣的閾值不能進(jìn)行正確分割。采用算法合成局部閾值和投影，可以執(zhí)行正確分割不同部分。結(jié)論在膠囊的不同部分，膠囊的缺陷是不同的。我們應(yīng)該把膠囊分割為三部分每一個部分的灰度值基本保持不變。作為對比的邊界附近是不同的，我們提出一個方法合成局部閾值和投影找到邊界的位置，從而將圖像分割成三個部分。不同的顏色匹配，精確的閾值取決于實(shí)驗(yàn)。該算法不僅容易實(shí)現(xiàn)，但也有較好的魯棒性和效率，可以實(shí)現(xiàn)真實(shí)的膠囊圖像提取與分割。參考書籍[1]A.C.karloff,N.E.Scott,R.Museedere,Aflexibledesignforacosteffective[C],HighThroughputInspectionSystemforPharmaceuticalCapsules,inIEEEInternationalConferenceIndustrialTenhnology(ICIT2008),Chendu,China,April21-24,2008.[2] MJ.Islam,M.Ahmadi,M,A,Sid-Ahmed,Imageprocessingtechniquesforqualityinspectionofgelatincapsulesinpharmaceuticalapplications[C],Intl.Conf.onControl,Automation,RoboticsandVision,Hanoi,Vietnam,Dec17-20,2008.⑶WangJunhai,膠囊檢測系統(tǒng)的研究設(shè)計(jì)[C],武漢理工大學(xué)碩士學(xué)問論文,2008,5.[4]ZuoQ