种基于图像处理的泡罩板缺陷视觉检测系统，其特征在于：包括第一皮带输送机(1)、第二皮带输送机(7)、第一图像检测机构(2)、第二图像检测机构(8)、药品翻面装置(5)及药品回收装置(9)；所述第一皮带输送机(1)、第二皮带输送机(7)前后依次设置形成药品输送流水线，第一皮带输送机(1)上安装有用于检测泡罩板背面的第一图像检测机构(2)，所述第二皮带输送机(7)上安装有用于检测泡罩板药品面的第二图像检测机构(8)，所述第一皮带输送机(1)和第二皮带输送机(7)的衔接处设有药品翻面装置(5)，所述药品回收装置(9)用于回收检测不合格的泡罩板内的药品。某3.根据权利要求1或2所述的种基于图像处理的泡罩板缺陷视觉检测系统，其特征在于：所述弧形板(51)的下端由左右两侧逐渐向中部收缩并在左右两侧上设有引导板(53)。 种基于图像处理的泡罩板缺陷视觉检测系统，其特征在于：所述基于图像处理的泡罩板缺陷视觉检测系统还包括螺旋通道(6)，所述螺旋通道(6)的入口与弧形翻面通道(52)的下端出口连通，螺旋通道(6)的出口设置在第二皮带输送机(7)上方。 某7.根据权利要求6所述的某9.根据权利要求8所述的种基于图像处理的泡罩板缺陷视觉检测系统，其特征在于：每个所述推板组件(92)均包括连接块(921)、螺纹套筒(922)、螺杆(923)及推板(924)；所述连接块(921)固定在位于上方的搭杆(913)上，连接块(921)底面固定有螺纹套筒(922)，所述螺杆(923)上端与螺纹套筒(922)螺纹连接，螺杆(923)下端与推板(924)固定连接，所述推板(924)能够插入位于下方的两搭杆(913)之间。

种缺陷视觉检测设备的控制方法，通过控制缺陷视觉检测设备中的传感器、一个以上的摄像头和多个品类的喷头进行转盘上顺序经过的被检测物的拍照和分类，控制方法包括步骤一缺陷视觉检测设备控制软件的初始化，步骤二通过传感器检测被检测物的经过，同时初始化一个新的结点，步骤三读取链表中各个结点并分析，步骤四缺陷视觉检测设备的执行以完成被检测物的拍照和分类；本发明提供的缺陷视觉检测设备的控制方法具有线程数量少且固定、无资源竞争、运行高速可靠的优点，适用于对控制速度有严格要求的缺陷检测设备。种缺陷视觉检测设备的控制方法，通过控制缺陷视觉检测设备中的传感器、一个以上的摄像头和多个品类的喷头进行转盘上顺序经过的被检测物的拍照和分类，控制方法包括以下步骤： 步骤一、缺陷视觉检测设备控制软件的初始化 1)、初始化一空的链表； 2)、初始化每个摄像头的摄像头线程，初始化每个品类喷头的喷头线程，初始化判断线程，摄像头线程、喷头线程和判断线程均为睡眠状态； 3)、初始化每个摄像头的摄像头队列，初始化判断队列； 步骤二、通过传感器检测被检测物的经过，同时初始化一个新的结点 1)、计算被检测物到达各个摄像头和各个品类喷头的时间并存入此结点内； 2)、初始化“判断结果”变量，初始化每个摄像头的“未拍照”变量并设为真，并将它们存入此结点内； 3)、将此结点添加到链表内； 步骤三、读取链表中各个结点并分析 1)、摄像头执行如下： 如果所读取结点的被检测物到达某个摄像头的时间为当前时间，同时此结点的该摄像头的“未拍照”为真并且此结点的该摄像头前面的所有摄像头的“未拍照”为假，则将此结点的该摄像头的“未拍照”改为假，将此结点的地址放入该摄像头的摄像头队列并唤醒该摄像头的摄像头线程； 如果所读取结点的被检测物到达某个摄像头的时间超过当前时间，同时此结点的该摄像头的“未拍照”为真，则从链表中删除此结点； 2)、各个品类的喷头执行如下： 如果所读取结点的被检测物到达某个品类喷头的时间为当前时间，同时此结点的“判断结果”与该品类喷头的品类一致，则从链表中删除此结点并唤醒该品类喷头的喷头线程； 如果所读取结点的被检测物到达各个品类喷头的时间均超过当前时间，则从链表中删除此结点； 步骤四、缺陷视觉检测设备的执行以完成被检测物的拍照和分类 1)、摄像头执行如下： 被唤醒的某个摄像头的摄像头线程将启动该摄像头进行拍照以获取照片，取出该摄像头的摄像头队列的结点地址，将照片存入此结点地址对应的结点内，然后将此结点地址放入判断队列并唤醒判断线程，最后进入睡眠； 被唤醒的判断线程将依次取出判断队列的各个结点地址，读取所取出结点地址对应的结点所存放的照片，通过给定的图像判断算法分析该照片从而得到判断结果，然后将此判断结果写入此结点地址对应的结点的“判断结果”，最后进入睡眠； 2)、各个品类的喷头执行如下： 被唤醒的各个品类喷头的喷头线程将打开相应品类的喷头，等待给定时长，最后关闭该喷头并进入睡眠。        3.根据权利要求1所述的缺陷视觉检测设备的控制方法，其特征在于，每个摄像头均对应一个以上判断线程、一个以上判断队列和一个“判断结果”，步骤三中的各个品类的喷头执行如下： 如果所读取结点的被检测物到达良品喷头的时间为当前时间，同时此结点的所有摄像头的“判断结果”均为良品，则从链表中删除此结点并唤醒良品喷头的喷头线程； 如果所读取结点的被检测物到达除良品喷头以外的其它品类喷头的时间为当前时间，同时此结点的某个摄像头的“判断结果”为不良，则从链表中删除此结点并唤醒不良喷头的喷头线程； 步骤四中的摄像头执行如下： 被唤醒的某个摄像头的摄像头线程将启动该摄像头进行拍照以获取该摄像头的照片，取出该摄像头的摄像头队列的结点地址，将该摄像头的照片存入此结点地址对应的结点内，然后将此结点地址放入该摄像头的一个判断队列并唤醒该摄像头的一个判断线程，最后进入睡眠； 被唤醒的某个摄像头的某个判断线程将依次取出该摄像头的判断队列的各个结点地址，读取所取出结点地址对应的结点所存放的该摄像头的照片，通过给定的图像判断算法分析该照片从而得到判断结果，然后将此判断结果写入此结点地址对应的结点的该摄像头的“判断结果”，最后进入睡眠。

种设备缺陷视觉检测方法及系统，建立标准图片模型并获得标准特征矩阵，对待检设备图片模型每个图片进行处理获得检测特征矩阵，优化图片处理算法，以逐级递减的方式对各层的图片大小进行选取并卷积，采取基于九宫格的均值过滤与中值过滤结合算法，将图片切分为九宫格，对中心图片采取均值过滤法计算中心图片中每个像素点周围像素的平均灰度，对其他图片采取中值过滤算法，提高了设备缺陷检测的准确率。某        2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述建立标准图片模型具体包括：标准的待检测设备放置于设备采集区域，所述标准的待检测设备为检验符合验收标准的设备，由多组高清摄像头分别采集设备的多个方向图片，采集的多个方向图片为正前方平视或正上方俯视的标准图片。         5.        7.根据权利要求5所述的系统，其特征在于，所述对待检设备图片模型每个图片进行处理获得经过处理的图片具体包括：对待检设备图片模型每个图片进行降噪处理，将每个图片分为九个区域进行分别处理，对所述九个区域的中心图片采取均值过滤算法计算，计算中心图片中每个像素点周围像素的平均灰度，并赋值给当前像素点，以循环遍历方式遍历中心图片所有的像素点；对所述九个区域的其他图片，采取中值过滤算法，将像素灰度值进行排序，取中值灰度值赋值给当前像素点，以循环遍历方式遍历其他图片所有的像素点，输出降噪处理后的待检设备降噪图片模型。 种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质用于存储计算机程序，所述计算机程序执行权利要求1-4任一项所述的方法。 某