1. 本选题研究的目的及意义
随着医药行业的快速发展和人们对药品质量安全要求的不断提高，药瓶作为药品包装的重要组成部分，其质量直接关系到药品的安全性和有效性。
传统的药瓶缺陷检测主要依靠人工肉眼观察，存在着效率低下、易受主观因素影响、误检漏检率高等问题，难以满足现代化制药企业对生产效率和产品质量的追求。
因此，迫切需要一种自动化、智能化、高效率的药瓶缺陷检测方法，而机器视觉技术作为一种新兴的、非接触式的自动检测技术，为解决这一问题提供了新的思路和方法。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，随着机器视觉技术的快速发展，其在工业检测领域的应用越来越广泛，药瓶缺陷检测作为其中一个重要分支，也得到了国内外学者的广泛关注和研究。
1. 国内研究现状
国内学者在药瓶缺陷检测方面开展了大量研究工作，取得了一定的成果。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本课题主要内容包括以下几个方面：
1.研究药瓶生产过程中常见的缺陷类型，如裂纹、杂质、变形等，并收集建立缺陷图像数据库，为后续算法开发提供数据基础。
2.研究适用于药瓶缺陷检测的图像处理算法，包括图像去噪、增强、分割等，提高图像质量，突出缺陷特征，为后续缺陷识别奠定基础。
3.研究基于机器学习或深度学习的缺陷识别算法，对预处理后的图像进行特征提取和分类，实现对药瓶缺陷的准确识别和分类。
4. 研究的方法与步骤
本课题的研究将采用理论分析、实验研究和工程实践相结合的方法，按照以下步骤逐步进行：
1.需求分析与方案设计:深入研究药瓶缺陷检测的背景、意义和需求，分析药瓶缺陷类型，确定检测指标和标准，完成系统总体方案设计，包括硬件平台架构、软件功能模块划分等。
2.硬件平台搭建:根据系统方案设计，选择合适的硬件设备，包括工业相机、镜头、光源、运动控制卡等，搭建药瓶缺陷检测系统的硬件平台，并进行调试，确保硬件平台稳定可靠。
3.软件平台开发:根据系统功能需求，开发相应的软件模块，包括图像采集模块、图像预处理模块、缺陷识别模块、人机交互模块等，实现图像采集、处理、分析、显示、报警等功能。
5. 研究的创新点
本课题致力于探索和应用先进的机器视觉技术解决药瓶缺陷检测难题，预期将在以下几个方面取得创新性成果：
1.高效精准的缺陷检测算法:针对药瓶缺陷的多样性和复杂性，研究开发融合传统图像处理和深度学习的缺陷检测算法，提高对微小缺陷、复杂背景下的检测精度和效率。
2.自适应的照明系统设计:针对不同颜色、材质药瓶的成像特点，设计自适应调节光源类型、照射角度和强度的照明系统，提升缺陷特征的对比度，增强算法的鲁棒性。
3.高集成度的系统平台:开发集成图像采集、处理、分析、控制、显示等功能于一体的软件平台，并与硬件平台协同工作，实现药瓶缺陷检测的自动化、智能化和高效化。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
[1] 张铁宝,张强,徐建波,等. 基于机器视觉的矿石图像颗粒识别方法研究[J]. 矿业研究与开发,2020,40(01):158-163.
[2] 刘少华,杜玲利,李庆武,等. 基于机器视觉的药瓶灌装检测系统设计[J]. 仪表技术与传感器,2022(03):117-121 127.
[3] 袁志勇,王震,李康. 基于机器视觉的输液瓶口缺陷检测方法[J]. 包装工程,2020,41(18):214-220.
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