药品灌装质量检测是制药过程的一个重要环节，是药品质量的可靠保证.针对大输液可见异物视觉检测的需求，电阻器视觉检测设备出售，研制出基于多视觉的大输液自动化检测识别系统.首先研究了图像的高速高可靠性预处理方法，有效消除由机械振动和跟踪引起的干扰.研究了以药液微小异物为目标的改进模糊细胞神经网络图像分割方法，揭示了液体中异物目标、微粒、气泡等产生机理，综合分析目标的形态特征、边缘轮廓、运行特征等，得到各种异物的类型特征以及在序列图像中的动态变化信息.，使用序列图像的目标特征。
为了实现外观缺陷自动检测，研究了基于机器视觉技术的外观缺陷检测系统。首先针对外观缺陷图像特点，分析了采用灰度阈值及单一颜色模型分割缺陷的局限性，电阻器视觉检测设备订制，提出基于混合颜色模型的缺陷图像分割方法，实现了外观缺陷快速、准确分割;然后通过分析外观缺陷特点，分别从形状、颜色和纹理共选取了12个类别差异明显的特征参数，提取了外观缺陷特征;后选择BP神经网络作为缺陷分类器，根据经验和实验确定了神经网络结构及参数，海安电阻器视觉检测设备，并分析了传统BP算法在外观缺陷分类应用中的不足，通过改变收敛标准、自适应调整步长和引入动量项以优化BP算法，改善了神经网络分类效果。
为解决食品生产过程中产品残缺问题，研究了一种基于机器视觉的缺陷检测方法，以饼干为样本进行了实验分析。首先构建实验系统，对单目摄像机进行标定，利用标定所得参数对图像进行畸变校正;然后对校正后所得图像进行图像分析处理;后对处理完成图像进行区域检测，得到检测结果。实验结果表明:以该方法进行饼干缺陷检测成功率可达98.67%，并满足高精度、实时性的要求，为今后食品缺陷检测提供一定的参考方向。
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