博碩士論文 90323130 詳細資訊




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姓名 邱志銘(Zhi-Ming Qiu)  查詢紙本館藏   畢業系所 機械工程學系
論文名稱 軟膠囊自動辨識系統
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摘要(中) 論 文 摘 要
軟膠囊(capsule)製作已是傳統醫藥工業,乃是將填充藥物(通常為液體或顆粒粉碎為主)以軟膠囊加以封裝。軟膠囊型式可以有各種不同的形狀與顏色,由於軟膠囊需經過封裝的製作過程,所以現今軟膠囊製作均已自動化。
  研究方向為軟膠囊因形狀、顏色的不同,且在輸送帶上的方向不一定,所以針對此現象期望發展一套自動視覺檢測系統,即是研究利用CCD攝影機擷取影像,對軟膠囊(capsule)進行檢驗。
首先對初始擷取的影像作多種影像前置處理後,利用圖形辨識比對法則來檢測軟膠囊,在軟膠囊即將裝瓶前就在輸送槽上找出不合的形狀與顏色。
在實驗中設計了一輸送藥槽,藉以模擬與實際情況的差異,由於藥物乃是會對人體造成甚劇的影響,所以需有100%的正確率才可應用在實際的生產線上。
關鍵字(中) ★ 關鍵字
★ 軟膠囊
★ CCD攝影機
★ 檢測
關鍵字(英)
論文目次 目 錄
摘要.....................................................I
誌謝.....................................................II
目錄.....................................................III
圖目錄...................................................VI
表目錄.................................................IX
第一章 緒 論............................................1
1.1 前言..................................................1
1.2 文獻探討..............................................2
1.3 研究動機與目的........................................3
1.4 研究方法與架構........................................4
第二章 系統架構及簡介..................................6
2.1 影像輸入裝置..........................................8
2.1.1 CCD攝影機........................................8
2.1.2 影像擷取卡......................................10
2.2 光源選擇與照明設計...................................12
2.2.1 光源選擇........................................12
2.2.2 照明設計........................................14
2.3 鏡頭參數分析.........................................18
2.4 軟膠囊輸送槽之設計...................................20
第三章 影像前置處理探討...............................23
3.1 彩色影像處理.........................................23
3.2 彩色空間模型.........................................24
3.2.1 RGB彩色模型.....................................25
3.2.2 HSI彩色模型.....................................26
3.3 二質化處理...........................................28
3.3.1 即時法..........................................30
3.3.2 梯度法..........................................31
3.3.3 平均法..........................................34
3.4 像素分群.............................................36
3.5 影像型態學...........................................38
3.5.1 膨脹............................................39
3.5.2 收縮............................................40
3.6 影像增強處理.........................................41
第四章 圖形辨識比對法則...............................44
4.1 幾何式圖形辨識法則...................................45
4.2 樣板選擇.............................................47
4.3 比對區域的選擇.......................................50
4.4 比對參數的設定.......................................51
4.4.1 顏色參數.......................................52
4.4.2 面積參數.......................................53
4.4.3 半徑比參數.....................................54
第五章 類神經網路的學習與判斷........................57
5.1 類神經網路概論.......................................57
5.2 生物神經元模型.......................................59
5.3 類神經網路演算過程...................................61
5.4 類神經網路的應用.....................................62
第六章 實驗結果分析與討論............................66
6.1 程式發展.............................................66
6.2 實際影像檢測.........................................67
6.3 實驗結果分析討論.....................................72
第七章 未來展望........................................74
參考文獻..........................................75
圖目錄
圖 2-1 系統架構分析圖...................................6
圖 2-2 影像擷取硬體系統圖...............................7
圖 2-3 影像辨識軟體流程圖...............................7
圖 2-4 CCD 成像之基本構造流程...........................9
圖 2-5 存於電位井中的電荷往右方移動.....................9
圖 2-6 影像擷取卡資料傳輸簡圖..........................11
圖 2-7 環形前光源......................................15
圖 2-8 直向型前光源....................................16
圖 2-9 同軸前光源......................................17
圖 2-10 直向型背光源...................................17
圖 2-11 成像示意圖.....................................19
圖 2-12 鏡頭取像工作示意圖.............................20
圖 2-13 軟膠囊輸送槽之正視圖...........................21
圖 2-14 軟膠囊輸送槽之俯視圖...........................21
圖 2-15 軟膠囊輸送槽之立體圖...........................22
圖 3-1 RGB 彩色模型示意圖..............................26
圖 3-2 HSI 彩色模型示意圖..............................27
圖 3-3 軟膠囊原始影像圖................................30
圖 3-4 臨界值為75之結果圖.............................31
圖 3-5 臨界值為160之結果圖............................31
圖 3-6 影像區..........................................32
圖 3-7 水平與垂直方向的Prewitt遮罩....................33
圖 3-8 T為210之梯度法二值化的結果.....................33
圖 3-9 軟膠囊之G軸灰階圖..............................35
圖 3-10 像素分群標記...................................37
圖 3-11 演算法示意圖...................................37
圖 3-12 需補點的情形...................................38
圖 3-13 以8近鄰膨脹法之影像...........................40
圖 3-14 以8近鄰收縮法之影像...........................41
圖 3-15 水平與垂直的Sobel遮罩.........................42
圖 4-1 off-line訓練與on-line檢測流程圖...............46
圖 4-2 未經表面塗佈之軟膠囊輸送槽......................47
圖 4-3 表面未塗佈之二值化分離結果......................48
圖 4-4 表面經黑色塗佈之軟膠囊輸送槽....................48
圖 4-5 表面經黑色塗佈之二值化分離結果..................49
圖 4-6 表面經白色塗佈之軟膠囊輸送槽....................49
圖 4-7 表面經白色塗佈之二值化分離結果..................50
圖 4-8 軟膠囊長度偵測示意圖............................53
圖 4-9 軟膠囊面積偵測示意圖............................54
圖 4-10 利用半徑比偵測形狀.............................55
圖 4-11 移動式檢測方框示意圖...........................56
圖 5-1 生物神經元模型..................................60
圖 5-2 人工神經元模型..................................60
圖 5-3 倒傳遞類神經網路架構............................62
圖 5-4 類神經網路應用流程圖............................63
圖6-1 視窗程式畫面....................................66
圖6-2 軟膠囊模型組合..................................68
圖6-3 訓練樣板........................................68
圖6-4 磚紅色軟膠囊之比對參數..........................69
圖6-5 待檢測之影像....................................69
圖6-6 檢測出不合之軟膠囊..............................70
圖6-7 茉綠色軟膠囊之比對參數..........................71
圖6-8 檢測出紅色軟膠囊................................71
圖6-9 檢測出磚紅色與綠色軟膠囊........................71
圖6-10 實驗機台實體圖.................................73
表目錄
表 2-1 美日、歐洲視訊及掃描標準........................11
參考文獻 參考文獻
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指導教授 黃衍任(Yan-Ren Huang) 審核日期 2003-6-30
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