隨著機器視覺技術的不斷發展，在各行各業都能看到他的身影。機器視覺在醫療領域的應用也一直在不斷進步，從傳統的藥品包裝、藥瓶、標簽等視覺檢測到目前對生物芯片的檢測，放射科的X放射等，都引入了機器視覺系統，完成對圖像信息的采集、存儲、管理、處理及傳輸等功能，使得圖像資料得以有效管理和充分利用。

由于藥品和醫療器械安全性問題重要性的不斷提升，越來越多的生產廠商將機器視覺技術引入實際生產中來，以達到提高生產效率，加強產品品質保障的目的。而利用機器視覺技術，實現葡萄糖質量的自動檢測便是機器視覺技術在藥品檢測領域中的典型應用之一。

藥用葡萄糖注射液的生產流程如下圖所示，首先通過高濃度的葡萄糖加適當比例的蒸餾水得到葡萄糖溶液，然后葡萄糖溶液灌裝到經過高溫和紫外線消毒的容器里面進行封裝。封裝后的產品在進行質量檢測，檢測的對象主要是：藥液里面的懸浮物，如不容性雜質，玻璃纖維等；瓶身的缺陷；瓶身有未清洗干凈的臟污。

傳統的檢測方法是人工檢測，檢測車間設在一間獨立的暗房中，帶檢測的葡萄糖用人工的方式放在流水線上，流水線的速度由檢測工人控制，當藥品傳送到檢測工人面前時，工人將其從流水線上拿出，在專用的燈箱下判斷產品質量是否合格。人工檢測存在著很大的弊端，很難滿足流水線的檢測速度無法實現實時、在線、非接觸檢測的檢測；更無法適應現代的質量控制和統計流程控制。

基于機器視覺技術的葡萄糖藥液質量檢測，可以實現無接觸式的檢測，在藥品安全上和檢測精度上都對傳統人工檢測有著重大的改進。根據葡萄糖藥液雜質檢測的特點設計了專用的視覺成像方案。如下圖所示，待檢測的葡萄糖藥瓶被卡在轉床上，轉床旋轉的時候帶動藥瓶高速旋轉，用于機器視覺的專用LED光源安裝在如圖所示的光源盒內，科學級相機將拍攝到的圖像傳輸到工控機。在此過程中連續拍攝7幅圖像，在這一序列的運動圖像中，對運動目標進行識別；當識別到的目標超過規定的容許指標時，判斷此瓶藥液為不合格。

圖像采集部分將完成流水線上的運動圖像獲取，圖像采集部分采集圖像質量的好壞將直接影響整個檢測效率。圖像采集部分主要由科學級相機完成。科學級相機攝取圖像信號，由圖像采集卡將圖像信號采集進來。選用兩個方位的攝像機對待檢測物體進行檢測，一個俯拍位一個側拍位，對有些待檢測物體可以進行多方位的檢測。

機器視覺在醫療領域的應用已經越來越廣泛，如數字放射影像術和血液藥品探測，還有作為醫療生產中質量檢測工具，對從導尿管到復雜的生物芯片的高級設備進行完全測試等。為滿足現代質量控制和流程控制要求，需要研究更先進的檢測技術來完成醫藥產品的質量檢測提供強有力的技術支持。

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