精品国产人成在线_亚洲高清无码在线观看_国产在线视频国产永久2021_国产AV综合第一页一个的一区免费影院黑人_最近中文字幕MV高清在线视频

0
  • 聊天消息
  • 系統(tǒng)消息
  • 評論與回復(fù)
登錄后你可以
  • 下載海量資料
  • 學(xué)習(xí)在線課程
  • 觀看技術(shù)視頻
  • 寫文章/發(fā)帖/加入社區(qū)
會員中心
創(chuàng)作中心

完善資料讓更多小伙伴認識你,還能領(lǐng)取20積分哦,立即完善>

3天內(nèi)不再提示

機器視覺檢測技術(shù)及其在中藥智能制藥中的應(yīng)用展望

新機器視覺 ? 來源:新機器視覺 ? 作者:繆培琪 ? 2021-01-03 11:55 ? 次閱讀

導(dǎo)讀:機器視覺檢測技術(shù)基于圖像自動識別產(chǎn)品質(zhì)量與生產(chǎn)過程狀態(tài),收集產(chǎn)品質(zhì)量數(shù)據(jù),并進一步實時反饋改進生產(chǎn)工藝,對于促進傳統(tǒng)制造行業(yè)的智能化升級具有重要作用。中藥制造業(yè)作為傳統(tǒng)制造行業(yè)之一,亟需融合現(xiàn)代信息技術(shù),如利用機器視覺檢測技術(shù),實現(xiàn)對于藥材、飲片、成品的質(zhì)量檢測,生產(chǎn)過程的狀態(tài)識別,以及生產(chǎn)車間現(xiàn)場管理,從而驅(qū)動中藥生產(chǎn)的高質(zhì)量發(fā)展。文章通過總結(jié)機器視覺檢測技術(shù)在各領(lǐng)域中的應(yīng)用情況及關(guān)鍵技術(shù),從人、物料、生產(chǎn)狀態(tài)和整體環(huán)境4個角度對機器視覺自動檢測技術(shù)在中藥智能制藥中的應(yīng)用作出展望。

歡迎引用本文:

繆培琪, 王鐾璇, 司夢蘭, 于洋, 所同川, 李正. 機器視覺檢測技術(shù)及其在中藥智能制藥中的應(yīng)用展望[J]. 天津中醫(yī)藥大學(xué)學(xué)報, 2020, 39(4): 365-373.

MIAO Peiqi, WANG Beixuan, SI Menglan, YU Yang, SUO Tongchuan, LI Zheng. Machine vision technology and its potential application in intelligent pharmaceutical manufacturing of traditional Chinese medicine[J]. Journal of Tianjin University of Traditional Chinese Medicine, 2020, 39(4): 365-373.

機器視覺檢測技術(shù)及其在中藥智能制藥中的應(yīng)用展望

繆培琪, 王鐾璇, 司夢蘭, 于洋, 所同川, 李正

(天津中醫(yī)藥大學(xué)中藥制藥工程學(xué)院, 天津 301617)

傳統(tǒng)中藥質(zhì)量控制以成品質(zhì)量檢驗為核心,存在制藥過程內(nèi)在規(guī)律模糊不清,生產(chǎn)過程監(jiān)管困難等問題,造成質(zhì)控成本較高,且不能持續(xù)有效的提高中藥質(zhì)量的困局。基于“質(zhì)量是生產(chǎn)出來的,而不是檢驗出來的”現(xiàn)代質(zhì)量控制理念,需要探索先進的在線質(zhì)量檢測技術(shù)并建立快速、高效、無損的過程質(zhì)量檢測方法,在生產(chǎn)過程中密切關(guān)注關(guān)鍵質(zhì)量屬性,解決怎么測、測什么的問題。中藥產(chǎn)業(yè)鏈跨度大,從藥材種植、藥廠制劑到臨床使用,存在著大量隱性知識的使用和以人為主的生產(chǎn)物料轉(zhuǎn)移,分段式工藝布局形成割裂式控制導(dǎo)致大量數(shù)據(jù)分散累積為“信息孤島”,且生產(chǎn)過程動態(tài)變化、高度復(fù)雜又缺乏有效的檢測技術(shù)裝備,導(dǎo)致各流程關(guān)鍵節(jié)點的過程參數(shù)存在盲區(qū)。

結(jié)合機器視覺檢測技術(shù)可部分解決上述問題,應(yīng)用機器視覺對從原料藥到成品的生產(chǎn)過程進行監(jiān)測,并從大量圖像數(shù)據(jù)中提取其蘊藏的豐富質(zhì)量信息,是中藥質(zhì)量控制技術(shù)創(chuàng)新發(fā)展的有效途徑。通過云端或者本地的“智能大腦”對視覺數(shù)據(jù)進行建模分析生成控制策略,優(yōu)化工藝參數(shù),可解決中藥生產(chǎn)中的質(zhì)量持續(xù)提升問題。利用這種思路不僅可以節(jié)省勞動力,提高檢測速度和精度,實現(xiàn)產(chǎn)品的全檢,還將賦予制藥裝備新的智能決策能力。

機器視覺起初主要應(yīng)用于半導(dǎo)體制造、汽車裝配等行業(yè)。中國機器視覺起步較晚,一直到2006年,工業(yè)機器視覺開始逐漸應(yīng)用到印刷、食品生產(chǎn)等領(lǐng)域。雖然機器視覺并非新技術(shù),但深度學(xué)習(xí)的快速發(fā)展使機器視覺能夠更精確、更高效地處理各種圖像問題。

目前,機器視覺技術(shù)以其精確性好、可靠性高、可適應(yīng)環(huán)境多、持續(xù)工作時間長、生產(chǎn)效率高的特點,已在智慧城市、智慧礦山、智慧電網(wǎng)、智慧農(nóng)業(yè)等多個智能化領(lǐng)域中發(fā)揮了巨大作用,根據(jù)機器視覺所應(yīng)用感知對象的不同,對機器視覺在這些領(lǐng)域中的成功應(yīng)用案例和最新研究成果進行如表 1所示的總結(jié),可以看出在不同的應(yīng)用領(lǐng)域,機器視覺應(yīng)用的感知對象主要集中于人、物料、生產(chǎn)狀態(tài)和整體環(huán)境,以下簡稱為人、物、態(tài)、環(huán)。本文將綜述基于機器視覺的生產(chǎn)監(jiān)測技術(shù),并對其在中藥智能制藥中的應(yīng)用前景作出展望。

a504ab92-4699-11eb-8b86-12bb97331649.jpg

1 基于機器視覺的中藥生產(chǎn)數(shù)據(jù)感知關(guān)鍵技術(shù)

圖像傳感器是機器視覺技術(shù)應(yīng)用于中藥制造過程的眼睛,是中藥工業(yè)大數(shù)據(jù)的核心。待檢測物體經(jīng)光源照射后,由光學(xué)成像系統(tǒng)采集圖像信息,再利用圖像采集卡將光學(xué)圖像轉(zhuǎn)換生成可分析的數(shù)字圖像,這是機器視覺數(shù)據(jù)感知的過程。根據(jù)圖像傳感器獲取信息的方式不同,可分為電荷耦合器件(CCD)和互補金屬氧化物半導(dǎo)體(CMOS)兩種圖像傳感器類型。

CCD傳感器相比于CMOS傳感器靈敏度和可拍攝分辨率都要更高,但成本也相對較高,且在極端環(huán)境下,由于CMOS傳感器制作時焊點與接頭較少,故其在工業(yè)復(fù)雜環(huán)境應(yīng)用的可靠性優(yōu)于CCD傳感器。通過圖像傳感器接口芯片,將所需發(fā)送的數(shù)據(jù)根據(jù)網(wǎng)絡(luò)通信協(xié)議轉(zhuǎn)換成標準通信格式的數(shù)字信號,再由通信網(wǎng)絡(luò),發(fā)送至服務(wù)器進行存儲或與其他系統(tǒng)進行通信。

隨著機器視覺技術(shù)在各智能領(lǐng)域的應(yīng)用普及,各種形式的圖像數(shù)據(jù)獲取技術(shù)也在快發(fā)展,如偏振成像對于傳統(tǒng)技術(shù)無法檢測的隱形材料具有很好地特征提取效果,可在高光下對產(chǎn)品缺陷進行檢測;嵌入式視覺在尺寸和功耗方面較低,在很多特殊的環(huán)境下都有較高的應(yīng)用價值;3D相機成像技術(shù),不僅采集平面圖像信息,而且可以獲取目標深度信息;還有多光譜成像技術(shù),如現(xiàn)在在中藥質(zhì)量控制領(lǐng)域研究較多的高光譜成像技術(shù),可提取目標物在白光下可能無法檢測到的信息。

中藥制造過程需要關(guān)注不同種類的物料,如藥材、飲片,中間體(提取液、濃縮液、離心液等)、成品(片劑、丸劑、顆粒劑、注射劑等),要求圖像傳感器具備快速、靈敏、穩(wěn)定的特點。在選擇圖像傳感器時,需考慮到客觀環(huán)境因素,而且剛應(yīng)該關(guān)注采集到圖像數(shù)據(jù)所應(yīng)該包含的主要信息。采集哪些圖像,選擇哪種圖像傳感器,如何布置傳感器在中藥生產(chǎn)過程中的位置,決定了圖像數(shù)據(jù)質(zhì)量的好壞。

2 基于機器視覺的中藥生產(chǎn)數(shù)據(jù)分析關(guān)鍵技術(shù)

基于機器視覺的中藥工業(yè)圖像大數(shù)據(jù)中包含了大量信息,其中部分無關(guān)信息會大大影響數(shù)據(jù)的處理效率及有效特征的提取。需要借助開源計算機視覺庫(OpenCV)、HALCON(德國MVtec公司開發(fā)的機器視覺算法包)等圖像處理工具,將碎片化的圖像信息轉(zhuǎn)變?yōu)槌筛哔|(zhì)量、高密度的特征信息,然后利用模式識別、深度學(xué)習(xí)等方法,并結(jié)合中藥制藥專業(yè)理論知識和生產(chǎn)經(jīng)驗,建立可靠地視覺檢測模型,將過程數(shù)據(jù)可視化,為解決中藥生產(chǎn)難題提供決策力。

一般在進行圖像分析前需要進行圖像數(shù)據(jù)清洗,即將無關(guān)信息較多、不具有目標特征代表性的圖像進行修剪、刪除,也可通高斯變換、傅里葉變換、小波降噪等方法減小圖片噪音。如果采集到的圖片量綱不同,可通過標準化統(tǒng)一圖片尺寸,當采用3D成像或多光譜成像技術(shù)采集圖像時,圖片維度較高,應(yīng)采取降維的方法對圖像進行處理,一般圖像分析需要將圖片處理為2維的灰度圖片。

之后將進行圖像特征提取,一般特征提取需要用到輪廓提取、Canny算子檢測(由John F. Canny開發(fā)的多級邊緣檢測算法)、形態(tài)學(xué)變換等技術(shù)手段,這是中藥生產(chǎn)大數(shù)據(jù)分析中最重要的部分。中藥生產(chǎn)大數(shù)據(jù)多具有時序性、工序性、相關(guān)性等特點。從圖片中提取特征變量,不僅反映了中藥生產(chǎn)過程的關(guān)鍵屬性,而且有助于模型的建立和解釋,增強模型的預(yù)測性能,為中藥企業(yè)在機器視覺的應(yīng)用中創(chuàng)造核心競爭力。

3 機器視覺在中藥智能制藥領(lǐng)域中的應(yīng)用及展望

與其他領(lǐng)域相似,中藥生產(chǎn)同樣包括人、物、態(tài)、環(huán)4個感知對象。針對不同的感知對象,課題組提出如圖 1所示的基于機器視覺的中藥生產(chǎn)管理技術(shù)路線圖。

a58d7486-4699-11eb-8b86-12bb97331649.jpg

3.1 機器視覺+中藥生產(chǎn)中的“人”

人是中藥生產(chǎn)中過程中最大的不確定因素,人員的安全保障和規(guī)范化管理是中藥企業(yè)發(fā)展中的重要一環(huán),利用現(xiàn)代信息技術(shù)技術(shù)對中藥生產(chǎn)中的“人”進行檢測是中藥企業(yè)智能化發(fā)展的關(guān)鍵一步。中藥生產(chǎn)中的“人”主要指生產(chǎn)線上的工作人員,將機器視覺應(yīng)用在“人”的檢測主要包括安全保障和規(guī)范管理兩個方面。

在安全保障方面,普遍存在于中藥生產(chǎn)線中的大量高溫高壓高轉(zhuǎn)速設(shè)備對員工的安全產(chǎn)生了潛在威脅,所以亟需建立一套人員安全預(yù)警系統(tǒng)來保障員工的生命安全。針對這個問題,可以通過機器視覺技術(shù)建立危險區(qū)域電子圍欄,當工人靠近危險區(qū)域便及時提醒。類似的,在智慧城市領(lǐng)域有相關(guān)應(yīng)用,主要用到了方向梯度直方圖(HOG)特征提取及背景減除等技術(shù)手段。也可建立基于機器視覺手勢控制系統(tǒng),在一定距離通過手勢控制完成設(shè)備操作,不僅實現(xiàn)了“人機合一”的真正物聯(lián)網(wǎng),而且保障了工人的操作安全。比如在家電智能控制領(lǐng)域,趙樹言研究了7種常用手勢的人機交互,識別率達到79%,且交互工作效率達75%。除此之外,還應(yīng)該建立工人體態(tài)識別系統(tǒng),如人體關(guān)鍵點的識別,對其不慎摔倒等狀況進行識別,在短時間內(nèi)對其進行救助。

在人員規(guī)范管理方面,工作人員的不規(guī)范操作是影響潔凈區(qū)衛(wèi)生狀態(tài)的最大因素之一,可根據(jù)目標檢測的思維建立規(guī)范化操作視頻圖像庫,對不規(guī)范佩戴口罩,進入潔凈區(qū)不洗手等違規(guī)行為進行檢測識別,也可利用OpenPose(卡內(nèi)基梅隆大學(xué)開源項目)等人體關(guān)鍵點檢測技術(shù)及時發(fā)現(xiàn)違規(guī)行為并及時糾正,并且可以基于機器視覺對作業(yè)人員工作準則(SOP)進行量化,一方面規(guī)范行為操作,另一方面也將高質(zhì)量的操作流程記錄保存,解決隱性知識無法傳承的問題,為崗位人員更替提供依據(jù)和保障。

總的來說,將機器視覺技術(shù)應(yīng)用到中藥生產(chǎn)中的“人”,就是解決生產(chǎn)過程中的人流合規(guī)化問題,即通過視覺識別的方式將工作人員的基本信息和其崗職能信息相聯(lián)系,預(yù)判可能發(fā)生的危險并防止無關(guān)工作人員進入危險區(qū)域,工況發(fā)生時,快速通知相關(guān)職能人員到現(xiàn)場實施設(shè)備復(fù)位。通過視覺信息匹配工作人員權(quán)限,進而控制規(guī)定工作人員可以到指定崗位完成其任務(wù),以使工人在安全高效無接觸式的生產(chǎn)環(huán)境下完成其職能。

3.2 機器視覺+中藥生產(chǎn)中的“物”

中藥生產(chǎn)中的“物”包括藥材飲片、成品以及每個工序產(chǎn)生的中間體。在中藥飲片檢測方面,已有學(xué)者做出相關(guān)研究,其主流的思路一般分為“辨形”和“辨色”。侯青等通過簡單的閾值分割對葉片中氣孔數(shù)進行統(tǒng)計,為葉類中藥視覺檢測提供了支持;梁麗金等從防風藥材的顯微圖像中提取木栓層、韌皮部、油管等主要形態(tài)結(jié)構(gòu)的特征,并對4個產(chǎn)地的防風藥材進行了劃分;賈偉等通過Tamura方法比較研究了12種中藥飲片切面的6個特征參數(shù),為基于機器視覺的中藥飲片檢測提供理論依據(jù)。

研究表明,中藥的色澤與其藥性及有效成分的含量息息相關(guān),另外,根據(jù)采收期、產(chǎn)地和炮制方法的不同,藥材的色澤也會表現(xiàn)出差異性。對于中藥材的質(zhì)量評價,由于顏色的波動往往要比形狀紋理的波動要小,故在傳統(tǒng)的藥材鑒定中,顏色往往是作為藥材質(zhì)量評價的最根本依據(jù)。

周明運用斑點、輪廓、最小矩形面積和凸包檢測等算法先對異常飲片進行排除,再運用分水嶺、顏色直方圖等算法分析飲片表面顏色特征,進而對其進行等級判定,最終完成對大黃飲片的計算機視覺分析。錢丹丹等[66]對采集到的大棗飲片圖像進行面積、顏色H分量值和缺陷面積百分比的特征值提取,并以這3個特征值作為大棗品質(zhì)分級的特征參數(shù)輸入到樸素貝葉斯分類器進行優(yōu)、中、劣等級區(qū)分,識別率分別達到96%、92%、94%,高效、精確地完成分類工作,適應(yīng)大規(guī)模中藥飲片生產(chǎn)檢測,彌補了人工質(zhì)檢的不足。

在成品質(zhì)量的檢測方面,胡安翔[67]通過VIBE(一種視頻序列背景檢測與減影技術(shù))和基于像素的自適應(yīng)分割器(PBAS)兩種背景減除算法聯(lián)合支持基向量機、反向傳播(BP)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)兩種分類器,并利用Faster-R-CNN及VGG16神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對中藥片劑進行缺陷檢測;劉君動等依托CIELab顏色空間實現(xiàn)了丹參多酚酸溶液的顏色檢測,提出了中藥注射劑的圖像檢測方法;姚冠宇等通過邊緣匹配定位口服液瓶,并采用兩幀差分法對輪廓中的異物進行檢測,可對中藥口服液中異物進行很好地識別。通過這些檢測方法填補了中藥制劑成品檢測應(yīng)用中的一些空白,提高了中藥制劑成品質(zhì)檢的自動化程度,進而提升了中藥制劑安全性。

然而,中藥生產(chǎn)工序的復(fù)雜性決定了只在源頭和終點對其質(zhì)量進行控制是遠遠不夠的,對提取、濃縮等工序產(chǎn)生的中間體的質(zhì)量數(shù)據(jù)監(jiān)測同樣具有重要意義。目前常用的中間體質(zhì)量檢測方法大多是基于微觀有效成分的含量測定,檢測耗時費力且不具時效性,不能滿足在線檢測的需求。

中藥制藥過程工藝繁多,通過機器視覺檢測技術(shù),從宏觀角度檢測全過程物料變化規(guī)律,及時檢出物料異常狀態(tài)并對工藝參數(shù)進行修正,對中藥產(chǎn)品的一致性評價具有重要意義。而且通過視覺特征匹配,可以使生產(chǎn)物料、中間體及產(chǎn)品信息相關(guān)聯(lián),解決物流自動合規(guī)運轉(zhuǎn)問題,再結(jié)合之前提到的“人”的機器視覺化,進而控制“物”由指定的“人”運往相對應(yīng)的位置。通過圖像視頻數(shù)據(jù)作為基礎(chǔ),使物料加工信息化,實現(xiàn)物料生產(chǎn)質(zhì)量等多環(huán)節(jié)的統(tǒng)一管理以及生產(chǎn)過程質(zhì)量的可追溯。

3.3 機器視覺+中藥生產(chǎn)中的“態(tài)”

中藥生產(chǎn)中的“態(tài)”指狀態(tài),包括設(shè)備的工作狀態(tài)和物料在生產(chǎn)過程中所處的狀態(tài)。由于中藥制藥行業(yè)智能化進程緩慢,我國大部分制藥企業(yè)仍處在工業(yè)2.0的水平,設(shè)備儀表為簡單的電子儀表或者指針式儀表,這類儀表不能直接輸出數(shù)字信號到數(shù)據(jù)收集系統(tǒng),需要人工巡檢,手動記錄數(shù)據(jù),不但耗時費力且存在主觀性問題。中國的電力系統(tǒng)同樣存在這些問題,不過再近些年的電網(wǎng)智能升級改造中,機器視覺技術(shù)大量被使用,在傳統(tǒng)指針式儀表檢測中,徐冬生采用Canny邊緣檢測,并進行Hough(1962年由Hough提出)直線檢測確定儀表指針位置已獲得讀數(shù)。

劉楊等將機器人采集的儀表圖像通過Lucy-Richardson方法復(fù)原,運用同心圓環(huán)搜索法識別指針角度,比傳統(tǒng)的Hough變換算法計算量小且運行速度快,讀數(shù)效果好,在大幅降低人力成本的同時,避免了人工讀數(shù)帶來的誤差。這對指導(dǎo)中藥生產(chǎn)裝備智能升級具有很高的指導(dǎo)價值。

履帶的工作狀態(tài)也是值得關(guān)注的點,中藥生產(chǎn)裝備中存在大量履帶,如提取罐進料傳送帶、帶式干燥機干燥履帶等,履帶承載物重量過大、維護不及、轉(zhuǎn)速過高等都會導(dǎo)致安全問題。在智慧礦山領(lǐng)域存在同樣的問題,一些學(xué)者研究了基于機器視覺的傳送履帶智能控制方案,通過視頻數(shù)據(jù),在對輸送帶進行工況監(jiān)測的同時對輸送量進行計算,并對傳輸速度進行智能調(diào)節(jié),通過機器視覺監(jiān)測傳送履帶的各項視覺參數(shù),可實時監(jiān)測設(shè)備的工作狀況并對其進行智能控制,節(jié)約企業(yè)能源的同時避免了意外發(fā)生。

此外,中藥生產(chǎn)過程包含大量物理化學(xué)反應(yīng),需要掌握關(guān)鍵過程參數(shù)以控制產(chǎn)品質(zhì)量。但是由于一些生產(chǎn)設(shè)備具有高溫高壓高真空等特殊性質(zhì)使得過程參數(shù)無法準確測量只能通過工人的經(jīng)驗進行參數(shù)設(shè)置,這大大影響了產(chǎn)品質(zhì)量的一致性,也使企業(yè)擔負了更高的風險。其實這些生產(chǎn)過程中的物化反應(yīng)大多都存在起泡、變色等現(xiàn)象,這些現(xiàn)象包含了大量的過程物料參數(shù)信息,通過機器視覺的方法將這些圖像數(shù)據(jù)收集起來,與溫度、濃度等物料參數(shù)進行比對分析,建立合理的控制模型,可對物料的狀態(tài)提前進行預(yù)測,以獲得設(shè)備最佳控制參數(shù)。相關(guān)檢測建模方法在智慧礦山、核工業(yè)等領(lǐng)域都已成熟應(yīng)用。

通過機器視覺的方式將原本不可見的設(shè)備狀態(tài)可視化,彌補了生產(chǎn)過程關(guān)鍵工藝參數(shù)不可測的短板,而且以工位為單位實現(xiàn)了人、機、物的一體化,在保障生產(chǎn)質(zhì)量的同時,使企業(yè)獲得生產(chǎn)過程的關(guān)鍵工藝參數(shù),這是中藥生產(chǎn)過程智能升級的根本,也是質(zhì)量數(shù)字化的關(guān)鍵。質(zhì)量數(shù)字不僅保證了藥品質(zhì)量的穩(wěn)定性和均一性,也將形成藥品企業(yè)的核心競爭力。

3.4 機器視覺+中藥生產(chǎn)中的“環(huán)”

中藥生產(chǎn)中的智能化最終要體現(xiàn)在“環(huán)”的檢測上,如車間人數(shù)統(tǒng)計、物料擺放位置、工具挪用情況等,這些信息的掌握對于企業(yè)生產(chǎn)資源的合理調(diào)度具有很大幫助。在智慧城市中,王敬仁等[15]通過樹莓派平臺搭建人臉識別系統(tǒng)實現(xiàn)地鐵人流量統(tǒng)計并進行分流預(yù)警,有效解決了擁堵問題。這對于中藥企業(yè)具有很好的借鑒意義。

在中藥智能倉庫的建設(shè)方面,要求通過機器視覺技術(shù)對藥材位置等信息準確統(tǒng)計,這屬于機器視覺測距定位及三維建模的范疇。如在智慧電網(wǎng)中的審計工作,肖琴等基于雙目視覺法的GRBD深度相機的研究了距離檢測方法和基于活動目標追蹤的塔桿數(shù)量統(tǒng)計法。

在中藥智能倉庫中,同樣存在測距和統(tǒng)計等任務(wù),結(jié)合機器視覺技術(shù)可輕松獲取貨架的位置、貨架之間的距離以及貨物所在的貨位等信息,這對建立倉庫的立體三維模型具有很大幫助,通過機器視覺技術(shù)建立精確的中藥智能倉庫三維模型,再結(jié)合“物”的視覺系信息化,進而可實現(xiàn)飲片的數(shù)字化入庫與出庫,在滿足給定優(yōu)化目標組合的前提下,可實現(xiàn)不同等級的飲片調(diào)配組合,同時減少倉庫囤積時間,優(yōu)化物料自動化轉(zhuǎn)運路徑的同時解決了保證物料存放質(zhì)量的難題。

智能制造也是綠色制造,節(jié)能減排也是中藥產(chǎn)業(yè)智能化升級重要任務(wù)。中藥生產(chǎn)車間存在大量耗電耗能系統(tǒng),不必要且過度的空調(diào)、照明系統(tǒng)的使用都會造成能源浪費。在智能家居領(lǐng)域,周浩通過機器視覺識別室內(nèi)人員情況以實現(xiàn)房間光線強弱和分布的智能調(diào)節(jié),節(jié)約并有效利用能源同時提升了生活環(huán)境的舒適度。這種基于機器視覺的能源配置系統(tǒng)可用于精益生產(chǎn)物耗與能耗管理及優(yōu)化。公用系統(tǒng)如空調(diào)系統(tǒng)的監(jiān)測,濾網(wǎng)更換,依據(jù)車間內(nèi)的人員數(shù)量、設(shè)備數(shù)量,對空調(diào)循環(huán)、回風次數(shù)等參數(shù)進行優(yōu)化,進而在保證生產(chǎn)車間舒適性與安全性的同時使能耗最低。

4 結(jié)語

中藥生產(chǎn)過程質(zhì)量智能優(yōu)化控制依賴于生產(chǎn)過程中各生產(chǎn)要素的數(shù)字化狀態(tài)采集與過程建模。機器視覺自動檢測技術(shù)具有快速、無損的優(yōu)勢,認為機器視覺有助于實現(xiàn)制藥過程中涉及的人、物料、儀器設(shè)備、環(huán)境的數(shù)字化客觀表征,理解他們與藥品質(zhì)量的相互關(guān)系,解決中藥生產(chǎn)問題中的復(fù)雜性和非線性,并更好地制定規(guī)范和規(guī)劃更安全的生產(chǎn)環(huán)境。但是目前還存在著很多局限性,亟需開展相關(guān)研究,以達到中藥制藥過程質(zhì)量的動態(tài)優(yōu)化調(diào)控。深度學(xué)習(xí)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等的快速發(fā)展使得機器視覺檢測技術(shù)精度更高,使用更廣,加上圖形處理器GPU)等計算設(shè)備的快速發(fā)展,使其在未來食品、藥品等質(zhì)量檢測中應(yīng)用前景廣闊。

因此,研究準確、輕量、快速、高效的機器視覺檢檢測模型仍是未來機器視覺檢測領(lǐng)域的重點。此外,由于中藥種類繁多,成分復(fù)雜,批次間又存在差異,實現(xiàn)一種通用中藥檢測模式仍是一大挑戰(zhàn),這不僅要控制中藥原藥材的質(zhì)量,還需要在中藥生產(chǎn)的每個環(huán)節(jié)關(guān)注物料的關(guān)鍵信息。隨著機器視覺技術(shù)的不斷發(fā)展,基于機器視覺的中藥質(zhì)量檢測、生產(chǎn)過程的狀態(tài)識別、以及生產(chǎn)車間自動化現(xiàn)場管理的應(yīng)用前景會更加廣闊。

基金項目:重大新藥創(chuàng)制科技重大專項(2018ZX09201011);中國工程科技中長期發(fā)展戰(zhàn)略研究項目(2019-ZCQ-10)。

責任編輯:xj

原文標題:機器視覺檢測技術(shù)及其在中藥智能制藥中的應(yīng)用展望

文章出處:【微信公眾號:新機器視覺】歡迎添加關(guān)注!文章轉(zhuǎn)載請注明出處。

聲明:本文內(nèi)容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網(wǎng)站授權(quán)轉(zhuǎn)載。文章觀點僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場。文章及其配圖僅供工程師學(xué)習(xí)之用,如有內(nèi)容侵權(quán)或者其他違規(guī)問題,請聯(lián)系本站處理。 舉報投訴
  • 機器視覺
    +關(guān)注

    關(guān)注

    161

    文章

    4348

    瀏覽量

    120134
  • 智能化
    +關(guān)注

    關(guān)注

    15

    文章

    4831

    瀏覽量

    55267

原文標題:機器視覺檢測技術(shù)及其在中藥智能制藥中的應(yīng)用展望

文章出處:【微信號:vision263com,微信公眾號:新機器視覺】歡迎添加關(guān)注!文章轉(zhuǎn)載請注明出處。

收藏 人收藏

    評論

    相關(guān)推薦

    生成式AI制造業(yè)的應(yīng)用現(xiàn)狀和前景展望

    在上一期《IBM 企業(yè)級 AI 為跨國制造業(yè)智能化注入新動力》的文章,我們重點分享了 IBM 企業(yè)級AI驅(qū)動智能制造升級的若干場景,視覺檢測
    的頭像 發(fā)表于 11-06 17:06 ?526次閱讀

    基于LIBS的中藥質(zhì)量檢測技術(shù)與應(yīng)用

    探討了激光誘導(dǎo)擊穿光譜技術(shù)中藥制藥領(lǐng)域中的應(yīng)用,分析了LIBS技術(shù)工作原理和檢測
    的頭像 發(fā)表于 09-19 11:59 ?169次閱讀

    視覺檢測是什么意思?機器視覺檢測的適用行業(yè)及場景有哪些?

    快速迭代的工業(yè)世界機器視覺檢測以其精準、高效的力量,已成為眾多產(chǎn)業(yè)不可或缺的技術(shù)支持。本文
    的頭像 發(fā)表于 08-30 11:20 ?297次閱讀

    機器視覺焊接質(zhì)量檢測的應(yīng)用

    的可能性。今天跟隨創(chuàng)想智控小編一起了解機器視覺焊接質(zhì)量檢測的應(yīng)用。 1. 機器
    的頭像 發(fā)表于 08-13 16:33 ?224次閱讀

    機器視覺嵌入式的應(yīng)用

    對物體或場景的識別、測量和分析的技術(shù)。隨著計算機技術(shù)、圖像處理技術(shù)和人工智能技術(shù)的快速發(fā)展,機器視覺
    的頭像 發(fā)表于 07-16 10:30 ?462次閱讀

    深度學(xué)習(xí)工業(yè)機器視覺檢測的應(yīng)用

    隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的快速發(fā)展,其工業(yè)機器視覺檢測的應(yīng)用日益廣泛,并展現(xiàn)出巨大的潛力。工業(yè)
    的頭像 發(fā)表于 07-08 10:40 ?988次閱讀

    機器視覺檢測系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)和應(yīng)用場景

    隨著人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展,機器視覺作為其中的重要組成部分,正逐漸滲透到工業(yè)制造、自動駕駛、醫(yī)療診斷、農(nóng)業(yè)自動化等多個領(lǐng)域。基于深度學(xué)習(xí)的機器視覺
    的頭像 發(fā)表于 07-08 10:33 ?1190次閱讀

    機器視覺制造業(yè)的常見應(yīng)用

    隨著科技的不斷進步,機器視覺技術(shù)已經(jīng)成為制造業(yè)不可或缺的一部分。它利用計算機視覺算法和圖像處理技術(shù)
    的頭像 發(fā)表于 06-17 10:29 ?400次閱讀

    機器視覺技術(shù)工業(yè)自動化的應(yīng)用

    進行采集、處理和分析,從而實現(xiàn)對目標進行識別、檢測、測量和控制的功能。本文將從機器視覺技術(shù)的定義、原理、特點及其
    的頭像 發(fā)表于 06-17 10:22 ?759次閱讀

    機器視覺檢測技術(shù)工業(yè)自動化的應(yīng)用

    隨著科技的飛速發(fā)展,工業(yè)自動化已成為現(xiàn)代工業(yè)生產(chǎn)的核心動力。在這個背景下,機器視覺檢測技術(shù)作為工業(yè)自動化的關(guān)鍵
    的頭像 發(fā)表于 06-07 12:06 ?797次閱讀

    機器視覺智能制造的應(yīng)用

    物體的識別、定位、測量和檢測等功能,為智能制造提供了強有力的技術(shù)支持。本文將對機器視覺
    的頭像 發(fā)表于 06-06 17:22 ?636次閱讀

    機器視覺尺寸檢測技術(shù)全解析!

    現(xiàn)代工業(yè)制造領(lǐng)域中,對于精密零部件的外觀尺寸都有著極高的要求,航天、航空、汽車配件、電子產(chǎn)品等領(lǐng)域中,績效的零部件出現(xiàn)問題都會影響正常運行以及使用功能。 近幾年機器視覺檢測
    的頭像 發(fā)表于 05-20 17:15 ?403次閱讀
    <b class='flag-5'>機器</b><b class='flag-5'>視覺</b>尺寸<b class='flag-5'>檢測</b><b class='flag-5'>技術(shù)</b>全解析!

    機器視覺焊縫檢測的應(yīng)用

    。為了解決這些問題,機器視覺技術(shù)被引入到焊縫檢測,提供了一種高效、準確且可重復(fù)的解決方案。 機器
    的頭像 發(fā)表于 05-20 11:10 ?362次閱讀

    機器視覺檢測技術(shù),賦能食品包裝多場景應(yīng)用

    機器視覺檢測技術(shù)通過計算機視覺和人工智能技術(shù),對圖像進行分析和處理,以實現(xiàn)自動化的目標
    的頭像 發(fā)表于 02-27 16:04 ?540次閱讀
    <b class='flag-5'>機器</b><b class='flag-5'>視覺</b><b class='flag-5'>檢測</b><b class='flag-5'>技術(shù)</b>,賦能食品包裝多場景應(yīng)用

    氣流混合技術(shù)中藥制藥的應(yīng)用簡析

    隨著行業(yè)的發(fā)展,越來越多的中藥制藥企業(yè)開始探索連續(xù)制造新模式,期望以此實現(xiàn)降本增效、提升企業(yè)競爭力的目的。氣流混合技術(shù)使用氣流進行物料混合及自動運輸,能夠較好地滿足連續(xù)制造的需求[1]。
    的頭像 發(fā)表于 01-04 14:04 ?403次閱讀
    氣流混合<b class='flag-5'>技術(shù)</b><b class='flag-5'>在</b><b class='flag-5'>中藥</b><b class='flag-5'>制藥</b><b class='flag-5'>中</b>的應(yīng)用簡析