CCD作为一种自扫描式光电元件，它有体积小、重量轻、分辨率高、灵敏度高、动态范围宽、工作电压低、功耗小、寿命长、抗震性和抗冲击性好、不受电磁场干扰和可靠性高等一系列优点。因此它?在科研、教育、医学、商业、工业、及消费等诸多领域都得到了广泛应用，?已经成为图像采集及数字化处理必不可少的器件。信息时代离不开语言、文字、?图像的实时获取与交流。如果把多媒体、各种网络和信息高速公路作为一个整体，?那么CCD是它们的眼睛，是全球实时信息技术的关键器件。? 当前我们的CCD生产技术相对较弱，也缺乏一种完善的测试、评价CCD性?能的系统。而CCD的种类越来越多，应用越来越广，如何正确地选择和使用CCD?是我们所要面对的问题。根据我们的调查，还没有发现国内关于如何测试和评价?CCD性能方面的研究结果。

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在瓶包装中，药品装瓶通常采用两种方式，计数和称重。数粒式颗粒包装方式由于工序更为简洁，因而得到采用。目前，药品数粒包装占整个固体包装市场80%以上的市场份额。本文针对传统光电式数粒机存在的缺点，利用DSP与线阵CCD作为检测计数元件，设计了更为先进的数?；低?。本数?；低车募觳庠独氡患煲┝＃芊鄢居跋旒跎?；设计了检测通道，能够检测计数各种形状尺寸的药粒；采用线阵CCD作为图像捕捉元件，速度快、无边缘灵敏度低的问题；采用双镜头扫描，用来药品计数与颗粒数粒校验，消除传感器多计或漏计引起的瓶装量误差。

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机器视觉技术可以广泛应用于工业制造生产领域。我们认为有两点重要原因：（1）可靠性原则，机器视觉技术是基于人工智能的架构，其底层是以数据传感和算法作为支撑的，机器视觉设备自身集成了自动化定位、识别、判定的软硬件平台，对于标准批量化产品，可以做到较高的可靠性；（2）经济性原则，机器视觉产品的应用对人工的替代性具备明显的成本优势，而且具有更高的一致性的要求。由于有这两大优势，在数粒行业，上海卫岚电子很好的运用了机器视觉技术。

机器视觉技术是属于人工智能的重要分支。人工智能的研究围绕在如何使机器具备人类智能，其架构可分为基础支持层、技术层、应用层。基础支持层包括大数据、计算力和算法，基础支持层中的数据可以比作人工智能的燃料、算法可以比作人工智能的发动机，数据量、运算能力提升以及深度学习算法促进了人工智能技术的应用发展；技术层侧重人类智能的某一方面，包括视觉类技术（机器视觉、计算机视觉）、语音类技术（语音识别、机器翻译等）、自然语言处理类技术、人机交互等；应用层则是人工智能技术的具体落地，可以是具体的产品、装备（如智能检测装备），也可以是一类解决方案（如人脸识别）。从机器视觉的架构来看，从底层的传感、到算法集成应用，隶属于人工智能在工业领域的应用

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使用数?；?，需要先对种子进行清选，去除种子中的杂质，因为当种子中掺有杂质时，也会在光导管中形成投影而计数，影响数粒结果?；褂幸桓鲂枰⒁獾牡胤骄褪强刂苹蛘叩鹘诤檬峙痰墓斓揽矶龋蛭返氖Ｒ笾肿优懦梢恍?，一次落下，落下一粒即产生一个投影，计数为1。如果轨道过于宽大，种子以两?；蛘呷５姆绞酵甭湎?，则它们由于下落高度相同，种子质量也相差无几，无法区分出他们的下落时间差，结果就是在光导管上只产生了一个投影，错误记数为1粒种子，这时候误差就会产生，所以为了避免这种误差，应实现调节好数?；墓斓揽矶?。

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传统的电子数粒机采用多通道输送的方法,把物品在每条通道排成单列单个输出，并于下坠时触发对应的光电传感器计数。当各通道的累计数量达到目标值时，按序关闭位于传感器下面的**闸门，使物品流按目标数量分堆。但是，一直困扰着这种数粒方法的问题在于：光电传感器需靠近物料工作，其灵敏度易受物料所产生的粉尘影响需要使用一个阵列的传感器来覆盖通道的宽度，传感器之间有一定距离，对于细小物品便有机会发生检测盲区阵列传感器的解像度有限，不能有效辨识破片及碎粒使用多级震盘把物料分布为多列并且分开，需占用较大的平面空间通道闸门需极高速反应，对压缩空气的洁净度要求甚高，闸门反应稍有拖延便可能撞碎物品或导致分堆不准每一条通道只容单个物品通过，通道太小，便不适用于稍大的物品，通道太大，设备体积便按比例增加，检测盲区的机会也随之增加，设备的通用性也就受限

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