机器视觉在医疗器械行业的实现

1 引言

　　目前全球整个视觉市场总量大概在60~70亿美元，是按照每年8.8%的增长速度增长的。而在中国，这个数字目前看来似乎有些庞大，但是随着加工制造业的发展，中国对于机器视觉的需求将承上升趋势。机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统是指通过机器视觉产品（即图像摄取装置，分CMOS和CCD两种）将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号；图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。这里，自动化机器视觉系统提供了解决医疗器械行业的问题。

　　2 一次性注射针的缺陷

　　一次性注射针可以分为针座和针头两个部分。针座的缺陷对产品的质量影响可以不计。而针头就存在着两种缺陷情况：首先针头在制作过程中针尖部位可能会产生毛刺；其次针头在自动装配过程中可能会产生倒插现象（针尖部位被插入针座）。影响针头的几个缺陷为：针尖毛刺、倒插。其中倒插不仅会对产品的质量产生直接的影响，而且严重的会危害到人的生命。如图1:

　　3 利用机器视觉实现PET饮料瓶的外观缺陷的自动化检测

　　随着市场一次性注射针需求的不断增大，以及客户对产品质量的要求，越来越多的医疗器械生产厂商采用自动化注射针检测系统，对一次性注射针的外观缺陷进行综合检测。这种方法代替了传统的人工方法以提高生产效率和产品质量，解决了人工方法效率低、速度慢，以及受检测人员主观性制约等不确定因素带来的误检及漏检，实现更好的100%产品在线检测。

　　3.1机器视觉实现一次性注射针的外观缺陷的自动化检测方案

　　本文采用了杭州华峰自动化系统有限公司开发的注射针检测系统用于一次性注射针的外观缺陷检测。该系统以西门子图像处理器[3]为核心，并结合西门子自动化设备，形成了既有简单的数字信号接口又有复杂的工业网络接口的系统，让用户能选择适合自己工况的系统，既方便又节省投资。

　　其基本检测处理流程如图2,简易系统框架如图3:

　　工作原理：首先通过光纤传感器感应到注射针，然后触发图像处理器拍摄图片，图像采集来后，对图像进行二值化、目标定位、测量、特征匹配等图像分析处理，处理的结果传至PLC进行逻辑控制，并根据传送带当前的速度来驱动剔除装置，准确地剔除不合格产品。考虑到现在的自动化生产需要，目前的剔除方法则采用整排剔除，如果需要更高的自动化水平，可以为每个针座加装吸盘。

　　系统设计特点：本系统采用了西门子嵌入式图像处理器，其集成化的模块，很容易根据客户现场的环境和客户的要求来设计系统配置和外观。该系统外观使用全不锈钢材料，符合了医疗器械行业的规范；独立式的机械结构，容易安装于流水线的任何位置；通过西门子触摸屏和PLC的连接，使得 *** 作工容易在线切换不同产品的程序，并可以从触摸屏查看实时检测数据；根据单条流水线产品的多样化，系统采用了X-Y-Z都可以调节的机械机构，让用户 *** 作更灵活。

　　4 结论

　　该系统现已成功运用于国内某知名医疗器械公司的生产线上，效果非常好，漏剔率为0,误剔率为99.99%.不仅满足用户的现有需求，而且还为用户预留很多的功能和升级空间，这些功能在今后的检测任务中将会发挥更多的作用，为用户解决更多的问题，节省很多的升级费用。在机器视觉赖以普及发展的诸多因素中，有技术层面的，也有商业层面的，但制造业的需求是决定性的。制造业的发展，带来了对机器视觉需求的提升；也决定了机器视觉将由过去单纯的采集、分析、传递数据，判断动作，逐渐朝着开放性的方向发展，这一趋势也预示着机器视觉将与自动化更进一步的融合。需求决定产品，只有满足需求的产品才有生存的空间，这是不变的规律。机器视觉也是如此。