医药注射剂生产过程中不可避免会产生混入微小玻璃屑、毛发、纤维等不溶异物的不良产品,一旦被注入人体,将严重危害身体健康,为此,国家药典明确规定不容异物直径不能超过50μm的制药标准。受制于国内检测技术落后,国内缺乏高端不溶异物检测设备,99%以上企业仍沿用人工检测方法管控药品质量,易造成严重药品安全隐患问题。人工检测存在主观判断、漏检严重、标准不严格等诸多不足。而随着机器视觉技术、光学传感器技术、工业控制技术、高性能处理器技术的快速发展,各类自动光学检测(Automated Optical Inspection,AOI)设备检测性能逐步提升,达到或超过人工检测能力。新光学检测技术的发展也为医药注射剂不溶异物自动化检测开辟了新途径。基于此,本文在国家863项目、国家重点自科项目的支撑下立项,并与湖南千山制药企业股份有限公司深度绑定合作,技术互补配合,从工艺技术、样品分析、机械设计、光学方案、图像算法、软件开发、电气控制等多个方面入手,逐步攻克多个瓶颈性技术难题,前后经过三代样机的试制测试,最终成功研制出小容量、大容量微弱不溶异物视觉感知与检测机器人设备。归纳起来,本文完成的主要工作和取得的创新性成果如下:(1)分析了我国现有医药注射剂不溶异物的危害、产生、检测手段,对比了国外现有检测技术水平,指出研制全自动医药异物视觉检测机器人的必要性、重要性以及市场推广价值。重点介绍了检测机器人研制过程中面临的诸多技术难题,如异物种类多样、光学成像复杂、检测效率要求高等。(2)提炼了检测机器人研制的需求与关键指标。通过对大量不良样品的研究、归类、分析,确定了主要异物的种类及物理特性,基于此,提出了检测机器人“搓瓶-旋转-急停-动态成像-序列图像检测”的检测原理,并建立了异物运动学和力学模型,设计出运动异物的亮场光学方案和暗场光学方案。最终制定出视觉检测机器人的光、机、电、软件、控制整机方案及实施策略。(3)针对机械振动严重制约图像检测效果这一问题,研究了基于相位相关和SIFT特征的配准算法,分别适用于亮场序列图像配准和暗场序列图像配准。首先,通过动态双阈值椒盐噪声滤波算法、直方图均衡化算法和TOPHAT对比度增强算法对复杂背景下的低对比度图像进行预处理,提升了微弱异物目标与动态背景的区分尺度;然后,采用了双三次B样条插值方法缩放图像,以通过亚像素图像操作提升配准的精度和稳定性。基于上述预处理,针对亮场图像抖动问题,本文提出了改善的基于Canny边缘特征的傅里叶配准方法,以明显的边缘特征作为特征输入,消除了动态液面、瓶体特征变化等因素对配准的影响。针对暗场序列图像的振动消除,提出了依靠瓶体随机SIFT特征点配准的算法,解决了暗场图像下信息少、特征随机的配准难题。经大量实验验证,该算法适用于不同瓶体、不同亮度、噪声干扰的环境,鲁棒性好、配准精度高。(4)提出了BPNN与反向PM结合的图像分割方法,解决了微弱异物精准、精确分割难题。图像序列异物目标的分割效果及分割精度是检测机器人的核心指标,检测机器人需在检测目标微小、液面反光亮度随机变化、异物特征一致性差的情况下高效分割提取异物。传统的直接差分、累加差分、能量熵等分割效果不佳。为有效分割图像,提出了基于时间谱线特征的序列图像BPNN分割算法。首先,将图像的同一像素按照灰度值大小排序,变无序图像为有序图像,将序列图像转化为可提取特征有序序列;然后,采用归一化算子消除非均匀背景下特征向量不一致问题;最后,训练BP神经网络,并分割序列图像。分割结果表明,本文分割算法的抗干扰、抗振动能力显著提升,且异物分割率达到98%以上。为进一步提高分割精度,弥补BPNN分割目标偏小造成的边际决策问题,提出了反向PM分割算法,通过偏微分梯度特征对非均匀背景图像进行亚像素分割,再通过BPNN分割的异物结果对PM分割结果进行形态学命中操作,以命中结果作为最终的高精度异物特征。BPNN和PM两种方法配合使用即可保证分割精度,又可保证分割性能,为检测机器人准确率、精度性能指标提供了技术支撑。(5)提出了基于异物几何特征、灰度特征、纹理特征为特征向量的PSO-RBFSVM多级分类方法,解决了异物多特征多级分类与识别难题。根据异物特征对不合格品进行分类是评估AOI检测设备的重要指标,既可用于表征检测设备的判别准确率,又可为生产企业提供工艺改善的参考。针对异物特征集维数大、相关度不确定等问题,提出了PCA降维的方法,将多维向量压缩为少数若干正交特征向量集,提升了异物特征集的可区分度,降低了无效特征的干扰;然后利用PSO方法对各SVM分类器的参数寻优得到高维最优分类曲面,实现了异物的多级分类,分类精度、分类速度可满足异物的在线分类,分类结果可用于生产过程故障预测。(6)成功研制医药异物视觉检测机器人系统。通过深度分析医药异物检测机器人研制面临的光机电设备制造难题,从机械建模仿真、运动分析、样机试验等多方面入手,逐步剖析,层层深入,通过大量的试验验证与技术升级,成功攻克核心制约技术难题。项目组经过三代样机的整机试制造,研制出机器人的最优上瓶机构、搓瓶机构、检测机构、下料与剔除机构,并开发出保证机器人高速高精度运行的控制系统和实时性软件系统。检测机器人经多家客户使用和KnappKushner标准测试,一致认可设备的检测效果,检测精度可达40μm以下。检测机器人软件系统经过升级迭代,已可直接联线注射剂灌装高速生产线,检测机器人的成功研制对保障制药企业医药品质,降低用药安全隐患意义重大。