全自动灯检机最早是应用了医疗制药行业，他能帮助药企提高产能以及有效控制出厂产品的质量，降低事故风险，提高企业效益。

全自动灯检机是借助工业视觉相机和计算的图像分析技术来达到对产品内异物、残缺、遗漏等检测。同时，借助高速相机和智能照明系统对正在运转的高速动态图像进行采集拍摄分析。现在工业视觉检测技术以及相当成熟，这种检测效果高、检测效果准确是他的根本优势所在。

下面我们来简单聊一聊全自动灯检机的相关技术分析是怎么样的：

全自动灯检机利用数字信号处理器和现场编程功能进行图像信息处理的先进图像识别系统，对待检测的图像信息和技术精度要求严格。人员在全自动灯检机环节，首先要明确其技术特点，掌握全自动照明检测技术运用方案，加强数字图像处理，通过有效仿真试验，及时掌握灯检机关键技术，迅速完成图像采集识别，促进全自动灯检机的广泛运用。

一、全自动灯检机的主要特点

1、自动灯检机的优势

注射剂中的异物(点状物、2mm以下的短纤维和块状物等微细异物，生物化学药品和生物制品半透明的不到约1mm的微细蛋白质棉状物和蛋白质颗粒等微细异物，人工判断，除了另有规定)，装量、密封瓶的压盖的张力有很大的柔软性，但缺点多，主观大、漏检率高、效率低( 20-50支/分钟)不能连续生产(连续1小时休息15分钟) [1]。能有效地克服这些缺点，并且运营维护成本低的自动灯检机表现出了显着的优点。

2、全自动灯检测技术特点

在检测过程中能够实现自动化，相应的作业人员需要掌握高度的编程语言和计算机运用技能，将检测对象产品对准检测站，逐瓶进行高速的图像采集和处理，迅速得到检测结果。工作人员可以通过简洁的界面看到各相机的图像采集和处理过程，实现全过程监控，保证照明检测过程的可视化、自动化，以此方式更好地满足产品检测的要求[2]。

二、全自动灯检机的技术要点分析

1、系统构成原理

图像识别系统是全自动照明检测技术的主要内容，采用数字图像技术的非接触式，快速高效地检测产品质量。所述检测器使用金属氧化物半导体、传感器等设备来及时收集目标图像信息，使用异物识别算法确定目标产品的质量是否合格，发送图像信息信号，并且在其中主要依赖于执行装置。图像识别系统具有适应性强、测量范围广、保存和管理容易、精度高等显着优势，在实际工作中，人们为了进一步提高图像识别系统的实时性和高精度，分解和分阶段进行检测任务，也可以将图像识别系统按每个模块分为图像收集模块、以前可以分为数据缓冲器模块、图像处理模块、图像传感器模块5个部分，对图像识别系统有更深的认识。

2、光机电一体化控制

全自动照明检测体现了光电机械一体化系统的设计，例如在全自动照明检测环节的结构设计中，工作人员根据每日工作量优化系统结构设计，及时调整系统设计参数，拍摄序列图像，及时掌握异物处理所需的时间在系统运行中，人采用计算机控制模型，加强产品的图像分析、处理和判断，快速完成高强度机械作业，利用速度传感器和伺服系统进行动作信号反馈，科学控制相应的光源。工艺控制计算机与通信设备同时运行，人员立即用相机进行站点检测、光源点控制，取得背光的闪光灯时间，及时记入图像信息采集卡，利用计算机系统的总线访问功能，及时判断产品合格与否，进一步提高光电一体化控制系统的功能。

3、激光复合照明系统

在机器视觉系统运行中，及时加强光源照明系统的设计，通过高清晰度图像检测，工作人员广泛利用光源照明系统，快速完成目标图像采集和处理。常见的光源控制系统为卤素灯、LED灯、荧光灯等，灯检以LED灯为机械视觉光源，LED机械视觉光源与其他光源的最大区别在于光源使用寿命长、运行成本低、同时发热少、响应速度快

4、技术运用要点

全自动照明检测技术主要依赖于数字图像技术，采用先进的图像处理技术，进行液瓶异物的有效状态检测，其检测精度和速度远远超过普通技术[5]。例如在全自动照明检查技术的运用中，利用图像收集系统实时收集处理高分辨率的图像信息，利用图像处理算法，提高检查结果的精度，根据系统设计性能指标，在要求被检查对象的图像的分辨率为640×480以上的同时，科学地检测30微米的杂质。

5、视频图像技术

图像采集是图像识别的第一步，工作人员目前广泛应用图像识别技术，开展全自动照明检测，关注系统整体性能，及时分析采集系统的单元信息。

通过电荷耦合元件、图像处理器，降低灯检中的噪声污染，作业人员实时掌握灯检中的动态信息，检测系统保证高灵敏度，例如利用图像传感器，迅速完成图像摄影和图像信息处理等任务，发挥图像传感器的高精度优势，有效检测对象，传感器达到130万像素1280H×1024V，每个像素时钟可以同时输出8位数据格式的图像。

6、预处理技术

1. 利用硬件描述语言对软件系统进行模块设计，将软件系统分为几个相对独立的功能模块，实时掌握入口和出口的技术参数，模块之间的组合方便灵活。

2. 利用模块读取芯片信息，采用主动串行方式实现软件应用速度加载，提示系统立即进入动作模式，图像传感器内部寄存器便于时钟信号控制，工作人员立即理解输出图像数据，总线

3. 图像采集获得彩色图像，预处理图像信息，同时采用图像识别算法提高预处理工作效率，图像识别关注边缘检测和特征提取两个部分，将采集到的数据立即传递到内部集中中心，获得完整的像素点。在边缘检测算法在目标对象检测中的应用需要利用形态学、直线拟合等方法，例如结合边缘检测算法与形态学，工作人员通过快速获得液位上各像素点的信息，得到对应的坐标信息，平滑求出坐标平均值[6]。

7、关键技术运用案例

全自动灯检机在检测某产品前，首先由生产厂家根据自己的生产情况筛选出所有已知的不合格样品，样品所占比例按实际生产统计的比例设定，一般不合格品数量为80个(全部是内容物还是外观)，未检测的产品为170个，外观不合格品和液体部不合格当合格瓶和不合格品通过灯检机时，灯检机拍摄所有产品，处理器读取照片，按照照片的明暗度划分检查区域，读取区域内的产品照片是否合格的精度单位为像素。设备照片可获得各种产品的像素值。因为合格品和不合格品在相应的检查项目中出现的像素值不同，所以可以在合格瓶和不合格品的像素值之间设定检查阈值，当检查结果超过阈值时，设备将产品定义为不合格品，进行图像信息处理。阈值设定完成后，设备需要进行KNEPP测试，首先选择检查水平高、中、低共5-10人进行不合格品和未检查品的混合检查，每人进行10次检查，得到每个产品检查的平均次数，将产品放在设备连续检查10次将设备的检查次数与人工检查次数进行比较，该测试的目的是验证设备设定的检查标准和使用厂家的人工检查标志的适合度。设备检验标准略高于人工检验标准。检查中，由于检查方式为照片放大检查，产品中存在的缺陷扩大，人工检查可能无法人工检查微小缺陷。同时，液体中的气泡被误认为是异物的概率变高了。在使用设备之前，必须对失败样本进行设备检查。设备可对不合格样品全部进行检查，证明设备的检查功能正常，可正常使用。如果无法检查所有样品，则必须检查设备检查功能是否仍然满足使用要求。在再检查时能够检测出所有不合格的样品。

综上所述，首先了解自动灯检机的优势和主要特点，深入了解全自动照明检测技术，了解系统结构原理和关键技术要点，促进全自动照明检测技术的有效运用。采用先进的图像处理技术，对液瓶异物进行有效状态检测，检测对象图像分辨率为640×480以上，实时掌握灯检测中的动态信息，快速获取液位各像素点的信息，基于技术优化，提高了全自动灯检测技术。