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机器视觉应用论坛(一)

机器视觉系统是指通过视觉产品将目标转换成图像信号，传送给专用的处理系统转成数字化信号，对信号进行运算来抽取特征，根据判别结果来控制设备动作。

在现代自动化的生产过程中，机器视觉系统被广泛用于工况监视、成品检验和质量控制等领域；尤其是一些不适于人工作业的危险工作环境或人工视觉难以满足要求的场合。用机器视觉检测可以提高生产效率和生产的自动化程度。

不过这个在国外已然应用成熟的技术，在中国尚未成熟到能够作为一个独立行业而自行发展的程度，究其原因何在？为此，本刊特邀五位业内专家就“简谈机器视觉的用途”一文，引出各自对于该技术发展及在国内外应用现状的观点与见解，希望与行业人士共勉。对于专家们的大力支持，在此表示由衷感谢。

机器视觉的新用途

如果机器视觉对制药商而言仅是为了在生产线上检验通过情况或排除瓶盖、药瓶和商标的话，那么它的潜在用途很有可能被制药商给忽略掉。

大多数制药商采用机器视觉来进行一种或多种方式的检测，由于担心有关的验证和21 CFR Part 11标准会限制许多工厂充分地利用检测数据，所以许多公司仅仅让其机器视觉检测系统执行简单的任务，因而没有将这些数据完全应用到生产线中去。这正是遗憾所在，欧姆龙公司传感器部产品经理Reno Suffi先生对此也感到十分不解，“制药公司正规的做法应是把机器视觉系统获取的数据传递给上一级系统，从而使质量服务管理人员能够实时地分析数据并做出决策” 。

这是因为许多公司由于担心相关规定，而不愿将生产线机器视觉数据与其上一级系统的信息，如制造执行系统（MES）的信息相结合。他们认为如果这样做，通常要用以独立方式工作的机器视觉系统，这将不得不遵循FDA对电子签名、数据存取和安全所制定的有关规定，这样便会牵涉到21 CFR Part 11标准的验证和文件提供的问题。

让机器视觉不再局限于检验产品是否合

虽然行事谨慎，但更多的制药商正在扩展机器视觉的用途，使其不仅仅用于挑选有问题或缺陷的产品和商标，而且用于尽早发现生产问题。Clarke工程服务公司总裁Chris Clarke是一个视觉系统集成师，他说：“机器视觉系统给出的产品合格/不合格的检测信息可用于解决生产系统的故障。”

Banner工程公司的医药工业市场经理Steve Wong说，通常情况下，存在一个简单的合格/不合格输出信号，该信号传送到可编程逻辑控制器（PLC）或其他设备，由可编程逻辑控制器或其他设备来向生产线上的另一设备发出指令，再由该设备执行通过或是拒绝某一包装。如果系统一小时内出现二十次不合格，将会触发警报器并给出维修生产线的请求。

Clarke工程公司采用了Cognex公司生产的机器视觉传感器，构成了完全一体化的托盘检测系统，该系统能够使操作人员找出计数偏差的根本原因并解决计数偏差问题。采用新托盘检测系统的目的是通过以下两个措施来提高产品质量，一是对公司工厂生产的药瓶进行全面的视觉检测，二是替换会导致系统瘫痪和计数误差的机械计数器。

新的质量检测系统TIS-3000将视觉技术和自动托盘处理有机地结合起来。除了计算药瓶数量外，TIS-3000还使用机器视觉来检测掉出的药瓶、识别遗漏的瓶盖，验证药瓶的颜色。新系统不同于其他多数执行前端和终端药瓶计数的系统，建立起了性能基准并减少了重复性的工作。

TIS-3000在包装线上建立了初始计数基准，如果包装线终端数量与初始数量不一致，就不得不检查整个包装过程来找出不一致的原因。以多达36万个药瓶的包装量为例，这种检查非常浪费金钱和时间。

检测的图像由一个悬挂在机罩中的Cognex In-Sight视觉传感器来摄取，在机罩中运输区域由高频日光灯来照亮。系统根据事先建立的每个托盘中应有药瓶数量的计数标准来决定是否合格，任何没有满足确定数量的托盘都会被认为不合格。

托盘不合格的原因是它们包含有与药瓶颜色不一致的瓶盖，有时被定义为“异常托盘”。这些不合格的托盘会导致系统停止运行。如果检测到“异常托盘”，在该托盘被输送到不合格托盘架之前，系统将会锁定，并要求检查人员的干预，这一重要特性防止了包装过程中药品的大量错误包装。由于数量不一致或药品掉出而被检测不合格的托盘通过不合格托盘运送带将自动返回到位于托盘装载台的操作人员那里。此时，操作人员会通过安装在旋转臂上的屏幕找出不合格的原因，解决问题后再将托盘送回包装线。

Chris Clarke是Eli Lilly托盘检测系统的创建者。他说该系统保证了在整个包装过程中所有产品100%可计数。如果连续三次出现不合格产品，机器会自动停止运行。目前该系统已经测试安装完毕，并通过了验证。

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