基于图像数据的药品生产过程中药片质量检测方法技术

本发明专利技术涉及图像处理领域，具体涉及基于图像数据的药品生产过程中药片质量检测方法，包括：采集药片图像并得到灰度图像；获取每个药片的连通域面积并得到差异率，根据差异率得到缺陷药片；获取缺陷药片的边缘像素点并得到拐点和插值点；根据插值点与相邻边缘像素点的斜率差异得到最优窗口尺寸；根据最优窗口尺寸得到放大后的灰度图像；获取梯度像素点；根据相邻梯度像素点的斜率差异进行分类得到斜率差异的分类结果并得到信息特征；根据信息特征得到残缺药片；根据残缺药片的信息特征得到所有药片的异常程度，根据异常程度得到质量检测结果

【技术实现步骤摘要】
基于图像数据的药品生产过程中药片质量检测方法


[0001]本专利技术涉及图像处理
，具体涉及基于图像数据的药品生产过程中药片质量检测方法
。

技术介绍

[0002]药片的质量检测是制药过程中的关键环节，它直接影响到药品的安全性和有效性
。
目前，药片质量检测的主要方法包括物理检测
、
化学检测和生物检测
。
物理检测主要包括外观检查
、
重量测定
、
尺寸测量等，可以初步了解药片的形状
、
大小
、
重量等情况
。
化学检测则可以通过色谱仪
、
质谱仪等仪器对药物成分进行分析，已确定药物的纯度和含量
。
生物检测是利用动物模型或细胞系来评估药物的毒性和安全性
。
在生产加工过程中，不可避免会产生各种各样的缺陷，例如断裂
、
漏印
、
异色及长短不一等
。
[0003]药片的缺陷检测的结果的好坏直接影响着药片的质量，在机器视觉的检测过程中因为药片的体积较小，再加上图像质量问题，药片缺失或者药片上的污渍等缺陷在图像中可能会出现在一个区域，导致无法清楚的去辨别药片的具体类型，会导致对药片的物理检测的结果不准确，不能达到对药片表面质量的检测准确度，导致对药片的后续加工出现问题
。

技术实现思路

[0004]本专利技术提供基于图像数据的药品生产过程中药片质量检测方法，以解决现有的问题
。
[0005]本专利技术的基于图像数据的药品生产过程中药片质量检测方法采用如下技术方案：本专利技术一个实施例提供了基于图像数据的药品生产过程中药片质量检测方法，该方法包括以下步骤：采集药片图像，对药片图像进行灰度化和高斯滤波平滑预处理，得到灰度图像；对灰度图像使用阈值分割得到每个药片的连通域面积，根据每个药片的连通域面积得到每个药片的差异率，根据每个药片的差异率得到缺陷药片；对缺陷药片的灰度图像进行边缘检测得到药片边缘检测图像，获取药片边缘检测图像中的若干边缘像素点，根据药片的边缘像素点得到拐点；对药片边缘检测图像进行插值得到待填充梯度图像，根据待填充梯度图像得到插值点和标记插值点，对缺陷药片的灰度图像进行插值得到待填充灰度图像；根据标记插值点与相邻边缘像素点之间的斜率差异
、
标记插值点对应的窗口内左右相邻边缘像素点之间梯度幅值的差异以及标记插值点与相离最近的一个拐点之间的距离得到最优窗口尺寸；根据最优窗口尺寸和待填充灰度图像得到放大后的灰度图像；对放大后的灰度图像进行边缘检测得到所有梯度像素点，根据相邻梯度像素点的斜率差异进行分类得到斜率差异的分类结果；根据斜率差异的分类结果得到药片边缘梯度像素点的斜率差异的信息特
征；获取药片边缘梯度像素点的斜率差异的信息特征大于等于预设阈值
q
所对应的药片，记为残缺药片；根据残缺药片的信息特征得到所有药片的异常程度，根据异常程度得到质量检测结果
。
[0006]进一步地，所述对灰度图像使用阈值分割得到每个药片的连通域面积，包括的具体步骤如下：对灰度图像使用大津阈值分割，得到每个药片的连通域面积
。
[0007]进一步地，所述每个药片的差异率的具体获取步骤如下：通过每个药片的连通域面积与完整药片的连通域面积的比值得到每个药片的差异率；其中，完整药片是没有缺陷没有残缺的药片
。
[0008]进一步地，所述缺陷药片具体获取步骤如下：当每个药片的差异率大于预设差异率阈值
H
，则药片存在缺陷；反之，当每个药片的差异率小于等于预设差异率阈值
H
，则药片不存在缺陷
。
[0009]进一步地，所述对缺陷药片的灰度图像进行边缘检测得到药片边缘检测图像，获取药片边缘检测图像中的若干边缘像素点，根据药片的边缘像素点得到拐点；对药片边缘检测图像进行插值得到待填充梯度图像，根据待填充梯度图像得到插值点和标记插值点，对缺陷药片的灰度图像进行插值得到待填充灰度图像，包括的具体步骤如下：对缺陷药片的灰度图像进行
sobel
边缘检测，得到药片边缘检测图像；对药片边缘检测图像中的任意相邻行插入空白行
、
任意相邻列插入空白列，得到待填充梯度图像；其中，将插入的像素点记为插值点；获取药片边缘检测图像中的边缘像素点，将待填充梯度图像中相邻边缘像素点之间的直线连线上的插值点记为标记插值点，依次，获取待填充梯度图像中所有的标记插值点；获取药片边缘检测图像中的边缘和边缘像素点，从离药片边缘检测图像左上角像素点最近的边缘上的一个边缘像素点开始依次遍历边缘上的所有边缘像素点，遍历到的所有边缘像素点梯度幅值构成一个序列，记为拟合序列，对拟合序列中所有数据的梯度幅值使用最小二乘法通过多项式函数进行拟合，将拟合后的函数曲线记为，
x
表示函数曲线的自变量，对拟合曲线进行曲线的二阶求导，使得时的边缘像素点作为曲线的拐点，即得到所有的拐点
。
[0010]进一步地，所述最优窗口尺寸具体获取步骤如下：最优窗口尺寸的目标函数如下：式中，表示第
i
个标记插值点与相邻两个边缘像素点之间斜率的差异，表示以第
i
个标记插值点为窗口中心的窗口内所有标记插值点与相邻两个边缘像素点之间斜率的差异的平均值，差异表示斜率差值的绝对值，
N
表示灰度图像中标记插值点的个数，表示以第
i
个标记插值点为窗口中心的窗口内所有中心点左侧相邻边缘像素点之间梯度幅
值的差异的均值，表示以第
i
个标记插值点为窗口中心的窗口内所有中心点右侧相邻边缘像素点之间梯度幅值的差异的均值，表示以自然常数为底的指数函数，表示第
i
个标记插值点与相离最近拐点之间的距离，表示预设迭代的初始的窗口尺寸；表示选取最优窗口尺寸的目标函数；选取
E
为最小时所对应的窗口尺寸为最优窗口尺寸
。
[0011]进一步地，所述根据最优窗口尺寸和待填充灰度图像得到放大后的灰度图像，包括的具体步骤如下：记最优卷积窗口的尺寸为
L1
，获取以每个插值点为窗口中心点，以
L1
为窗口尺寸的窗口，将窗口内除了插值点之外所有像素点的灰度均值作为中心点的灰度值，依次获取所有插值点的灰度值，将插值点的灰度值填充到待填充灰度图像中得到放大后的灰度图像
。
[0012]进一步地，所述对放大后的灰度图像进行边缘检测得到所有梯度像素点，根据相邻梯度像素点的斜率差异进行分类得到斜率差异的分类结果，包括的具体步骤如下：采用
sobel
算子对放大后的灰度图像进行边缘检测，将边缘检测后边缘线上的边缘像素点记为梯度像素点；计算相邻梯度像素点之间斜率差异，对相邻梯度像素点之间斜率差异进行分类，斜率差异相同则为同一类别
。<本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
基于图像数据的药品生产过程中药片质量检测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：采集药片图像，对药片图像进行灰度化和高斯滤波平滑预处理，得到灰度图像；对灰度图像使用阈值分割得到每个药片的连通域面积，根据每个药片的连通域面积得到每个药片的差异率，根据每个药片的差异率得到缺陷药片；对缺陷药片的灰度图像进行边缘检测得到药片边缘检测图像，获取药片边缘检测图像中的若干边缘像素点，根据药片的边缘像素点得到拐点；对药片边缘检测图像进行插值得到待填充梯度图像，根据待填充梯度图像得到插值点和标记插值点，对缺陷药片的灰度图像进行插值得到待填充灰度图像；根据标记插值点与相邻边缘像素点之间的斜率差异
、
标记插值点对应的窗口内左右相邻边缘像素点之间梯度幅值的差异以及标记插值点与相离最近的一个拐点之间的距离得到最优窗口尺寸；根据最优窗口尺寸和待填充灰度图像得到放大后的灰度图像；对放大后的灰度图像进行边缘检测得到所有梯度像素点，根据相邻梯度像素点的斜率差异进行分类得到斜率差异的分类结果；根据斜率差异的分类结果得到药片边缘梯度像素点的斜率差异的信息特征；获取药片边缘梯度像素点的斜率差异的信息特征大于等于预设阈值
q
所对应的药片，记为残缺药片；根据残缺药片的信息特征得到所有药片的异常程度，根据异常程度得到质量检测结果
。2.
根据权利要求1所述基于图像数据的药品生产过程中药片质量检测方法，其特征在于，所述对灰度图像使用阈值分割得到每个药片的连通域面积，包括的具体步骤如下：对灰度图像使用大津阈值分割，得到每个药片的连通域面积
。3.
根据权利要求1所述基于图像数据的药品生产过程中药片质量检测方法，其特征在于，所述每个药片的差异率的具体获取步骤如下：通过每个药片的连通域面积与完整药片的连通域面积的比值得到每个药片的差异率；其中，完整药片是没有缺陷没有残缺的药片
。4.
根据权利要求1所述基于图像数据的药品生产过程中药片质量检测方法，其特征在于，所述缺陷药片具体获取步骤如下：当每个药片的差异率大于预设差异率阈值
H
，则药片存在缺陷；反之，当每个药片的差异率小于等于预设差异率阈值
H
，则药片不存在缺陷
。5.
根据权利要求1所述基于图像数据的药品生产过程中药片质量检测方法，其特征在于，所述对缺陷药片的灰度图像进行边缘检测得到药片边缘检测图像，获取药片边缘检测图像中的若干边缘像素点，根据药片的边缘像素点得到拐点；对药片边缘检测图像进行插值得到待填充梯度图像，根据待填充梯度图像得到插值点和标记插值点，对缺陷药片的灰度图像进行插值得到待填充灰度图像，包括的具体步骤如下：对缺陷药片的灰度图像进行
sobel
边缘检测，得到药片边缘检测图像；对药片边缘检测图像中的任意相邻行插入空白行
、
任意相邻列插入空白列，得到待填充梯度图像；其中，将插入的像素点记为插值点；获取药片边缘检测图像中的边缘像素点，将待填充梯度图像中相邻边缘像素点之间的直线连线上的插值点记为标记插值点，依次，获取待填充梯度图像
中所有的标记插值点；获取药片边缘检测图像中的边缘和边缘像素点，从离药片边缘检测图像左上角像素点最近的边缘上的一个边缘像素点开始依次遍历边缘上的所有边缘像素点，遍历到的所有边缘像素点梯度幅值构成一个序列，记为拟合序列，对拟合序列中所有数据的梯度幅值使用最小二乘法通过多项式函数进行拟合，将拟合后的函数曲线记为，
x
表示函数曲线的自...

【专利技术属性】
技术研发人员：魏永涛，刘江，张红梅，靳志刚，胡小凤，张啸，
申请(专利权)人：济南市食品药品检验检测中心济南市药品不良反应和医疗器械不良事件监测中心，
类型：发明
国别省市：