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对比现有大输液药品可见异物人工检测方法，在线视觉自动检测具有巨大优越性，为此，本文设计了一套用于瓶内药液异物检测的视觉系统.首先研究了检测系统的机械与电气控制结构，开发了面向高速高精度生产线的图像获取装置;然后，基于图像中药液内异物运动轨迹的连续性，利用序列图像提取出图像中的运动信息，在此基础上，使用改进的Mean shift跟踪算法实现了可见异物的检测识别;后选用100ml葡萄糖大输液进行在线测试，检测系统分辨率达到了国家药典的检测要求，系统运行准确率近95%，食品饮料检测设备，在线自动化视觉检测方法能很好满足生产线的要求.
为解决食品生产过程中产品残缺问题，研究了一种基于机器视觉的缺陷检测方法，以饼干为样本进行了实验分析。首先构建实验系统，对单目摄像机进行标定，利用标定所得参数对图像进行畸变校正;然后对校正后所得图像进行图像分析处理;后对处理完成图像进行区域检测，得到检测结果。实验结果表明:以该方法进行饼干缺陷检测成功率可达98.67%，并满足高精度、实时性的要求，为今后食品缺陷检测提供一定的参考方向。
半导体芯片广泛应用于各个领域、各类电子产品，已经成为经济发展、国家信息安全的命脉，深刻影响着现代人类的生活。在半导体芯片封装制造过程中，不可避免地在芯片表面产生各类缺陷，直接影响到芯片的运行效能及寿命。传统人工目视检测法已经难以适应半导体芯片封装制造的高速、高精度的检测需求。利用机器视觉技术对芯片表面缺陷进行检测，具有无接触无损伤、检测精度高、速度快、稳定性高等优点。尽管目前基于机器视觉的芯片缺陷检测技术在芯片打印字符、引脚外观尺寸位置等方面的研究已取得很好的进展，但对于芯片表面的外观缺陷检测与分类研究尚处于起步阶段。
