膠囊頭缺陷檢測方法和裝置的制造方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及圖像處理和模式識別領(lǐng)域，特別是指一種膠囊頭缺陷檢測方法和裝 置。
【背景技術(shù)】
[0002] 在藥品的生產(chǎn)中，對食道和胃粘膜有刺激性的粉末或顆粒，或口感不好、易于揮發(fā) 的藥物常采用膠囊進行包裝，這些藥物裝入膠囊，既保護了藥物藥性不被破壞，也保護了消 化器官和呼吸道。去掉膠囊殼可能會造成藥物流失、藥物浪費、藥效降低。另外，有些藥物 需要在腸內(nèi)溶解吸收，膠囊是一種保護，保護藥物不被胃酸破壞。因此，膠囊在藥品的生產(chǎn) 加工過程中應(yīng)用十分廣泛。
[0003] 膠囊在實際生產(chǎn)中具有種類多、數(shù)量大的特點，成品膠囊不可避免地會存在一些 缺陷，主要有破損、超長、超短、表面斑點、厚度不均等。目前，國內(nèi)制藥廠在膠囊生產(chǎn)過程 中多是依靠人工檢測缺陷，這種方法不能滿足現(xiàn)代工業(yè)生產(chǎn)質(zhì)量的要求。雖然已有一些制 藥廠將圖像處理的方法引入到膠囊檢測中，解決了人工檢測需要的人力、物力、二次接觸污 染、檢測速度慢和主觀判斷不準(zhǔn)確等問題，但都針對膠囊體進行研究，在膠囊頭缺陷檢測方 面的研究成果較少，從而忽略了膠囊兩端存在破損的情況。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004] 本發(fā)明要解決的技術(shù)問題是提供一種能有效識別合格膠囊頭和有缺陷膠囊頭、準(zhǔn) 確率較高的膠囊頭缺陷檢測方法和裝置。
[0005] 為解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明提供技術(shù)方案如下：
[0006] 一種膠囊頭缺陷檢測方法，包括：
[0007] 獲取待檢測的膠囊頭的灰度圖像；
[0008] 從所述灰度圖像中提取感興趣區(qū)域，所述感興趣區(qū)域包含有亮光斑；
[0009] 對所述感興趣區(qū)域進行二值化處理，得到二值化圖像；
[0010] 對所述二值化圖像提取圖像的邊緣，得到亮光斑的目標(biāo)區(qū)域；
[0011] 對所述目標(biāo)區(qū)域提取形態(tài)特征和/或灰度統(tǒng)計特征；
[0012] 采用分類器對所述形態(tài)特征和/或灰度統(tǒng)計特征進行分類，檢測所述膠囊頭是否 存在缺陷。
[0013] -種膠囊頭缺陷檢測裝置，包括：
[0014] 獲取模塊：用于獲取待檢測的膠囊頭的灰度圖像；
[0015] 提取模塊：用于從所述灰度圖像中提取感興趣區(qū)域，所述感興趣區(qū)域包含有亮光 斑；
[0016] 二值化處理模塊：用于對所述感興趣區(qū)域進行二值化處理，得到二值化圖像；
[0017] 邊緣檢測模塊：用于對所述二值化圖像提取圖像的邊緣，得到亮光斑的目標(biāo)區(qū) 域；
[0018] 計算模塊：用于對所述目標(biāo)區(qū)域提取形態(tài)特征和/或灰度統(tǒng)計特征；
[0019] 判斷模塊：用于采用分類器對所述形態(tài)特征和/或灰度統(tǒng)計特征進行分類，檢測 所述膠囊頭是否存在缺陷。
[0020] 本發(fā)明有以下有益效果：
[0021] 與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明的膠囊頭缺陷檢測方法和裝置，從所述灰度圖像中提取 含有亮光斑的區(qū)域作為感興趣區(qū)域，使本發(fā)明可以直接獲得圖像分析所關(guān)注的重點，并通 過對所述感興趣區(qū)域進行的二值化處理和邊緣檢測處理，可以方便快速地獲得的亮光斑區(qū) 域的邊緣作為目標(biāo)區(qū)域，接著，對所述目標(biāo)區(qū)域提取形態(tài)特征和/或灰度統(tǒng)計特征，該特征 可以有效的反應(yīng)目標(biāo)區(qū)域中的亮光斑的形狀，使合格的膠囊頭和有缺陷的膠囊頭得以區(qū) 另IJ，最后，本發(fā)明采用分類器對所述形態(tài)特征和/或灰度統(tǒng)計特征進行分類，檢測所述膠囊 頭是否存在缺陷。與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明具有能夠有效識別合格膠囊頭和有缺陷膠囊頭、 準(zhǔn)確率較高的優(yōu)點。
【附圖說明】
[0022] 圖1為本發(fā)明的膠囊頭缺陷檢測方法的流程示意圖；
[0023] 圖2為本發(fā)明的膠囊頭缺陷檢測方法的感興趣區(qū)域示意圖；
[0024] 圖3為本發(fā)明的膠囊頭缺陷檢測方法的二值化圖像過程示意圖；
[0025] 圖4為本發(fā)明的膠囊頭缺陷檢測方法的全局閾值計算方法的流程示意圖；
[0026] 圖5為本發(fā)明的膠囊頭缺陷檢測方法的對二值化圖像進行骨架處理和填充處理 的過程示意圖；
[0027] 圖6為本發(fā)明的膠囊頭缺陷檢測方法的對感興趣區(qū)域的橢圓環(huán)擬合示意圖，其 中，（a)合格膠囊頭的橢圓擬合；(b)缺陷膠囊頭的橢圓擬合；
[0028] 圖7為本發(fā)明的膠囊頭缺陷檢測方法的感興趣區(qū)域的誤差點示意圖，其中，（a)合 格膠囊頭誤差點示意圖；(b)缺陷膠囊頭誤差點示意圖；
[0029] 圖8為本發(fā)明的膠囊頭缺陷檢測方法的提取的9種特征的特征值的分布圖；
[0030] 圖9為本發(fā)明的膠囊頭缺陷檢測裝置的結(jié)構(gòu)示意圖；
[0031] 圖10為本發(fā)明的膠囊頭缺陷檢測裝置的二值化處理模塊的結(jié)構(gòu)示意圖。
【具體實施方式】
[0032] 為使本發(fā)明要解決的技術(shù)問題、技術(shù)方案和優(yōu)點更加清楚，下面將結(jié)合附圖及具 體實施例進行詳細描述。
[0033] -方面，本發(fā)明提供一種膠囊頭缺陷檢測方法，如圖1所示，包括：
[0034] 步驟SlOl :獲取待檢測的膠囊頭的灰度圖像；
[0035] 本步驟中，當(dāng)獲取待檢測的膠囊頭圖像為彩色圖像時，可以根據(jù)膠囊顏色選擇合 適的紅、綠、藍（RGB)通道將原始真彩色膠囊頭圖像轉(zhuǎn)化成灰度圖像，對圖像的灰度處理可 以減小圖像原始數(shù)據(jù)量，使后續(xù)處理的計算量減少。
[0036] 步驟S102 :從所述灰度圖像中提取感興趣區(qū)域，所述感興趣區(qū)域包含有亮光斑；
[0037] 本步驟中，為了獲取形狀規(guī)則、穩(wěn)定的圓形亮光斑，優(yōu)選在待檢測的膠囊頭的正對 面設(shè)置一個穩(wěn)定的光源，然后采用設(shè)置在待檢測的膠囊頭的正對面的可見光照相機對該膠 囊頭進行拍照，進而獲取含有亮光斑的灰度圖像；
[0038] 如圖2所示，本步驟中，以包含亮光斑的區(qū)域作為感興趣區(qū)域是由于：發(fā)明人經(jīng)研 究發(fā)現(xiàn)，當(dāng)膠囊頭圖像為膠囊的俯視圓形圖像時，正常膠囊頭圖像可見規(guī)則的圓環(huán)形亮光 斑，含有缺陷的膠囊頭圖像的亮光斑則呈現(xiàn)不規(guī)則形狀或非完整圓環(huán)形狀。因此，通過亮光 斑的形狀差異可以判定膠囊頭是否存在破損情況；
[0039] 本步驟中，可以采用徑向?qū)ΨQ變換、邊緣檢測或區(qū)域生長等技術(shù)提取感興趣區(qū)域， 優(yōu)選的，采用徑向?qū)ΨQ變換對膠囊頭進行粗定位，并根據(jù)定位結(jié)果確定感興趣區(qū)域。
[0040] 步驟S103 :對所述感興趣區(qū)域進行二值化處理，得到二值化圖像；
[0041] 本步驟中，可以采用多種方法對所述感興趣區(qū)域進行二值化處理，如最大類間法、 迭代閾值法、P分位法和基于最小誤差的全局閾值法等。
[0042] 步驟S104 :對所述二值化圖像提取圖像的邊緣，得到亮光斑的目標(biāo)區(qū)域；
[0043] 本步驟中，本步驟中的邊緣提取可以采用本領(lǐng)域技術(shù)人員公知的多種邊緣檢測方 法對所述二值化圖像提取圖像的邊緣，如Sobel邊緣檢測算子、Canny邊緣檢測算子、梯度 邊緣檢測、Roberts邊緣檢測算子、Laplace邊緣檢測算子或差分邊緣檢測等方法，均能夠 實現(xiàn)本發(fā)明的技術(shù)效果。
[0044] 步驟S105 :對所述目標(biāo)區(qū)域提取形態(tài)特征和/或灰度統(tǒng)計特征；
[0045] 本步驟中，可以采用形態(tài)學(xué)操作和/或灰度閾值分割等方法對目標(biāo)區(qū)域的形態(tài)特 征和/或灰度統(tǒng)計特征進行提取，這兩種特征均能夠反應(yīng)合格的膠囊頭和有缺陷的膠囊頭 的差異。
[0046] 步驟S106 :采用分類器對所述形態(tài)特征和/或灰度統(tǒng)計特征進行分類，檢測所述 膠囊頭是否存在缺陷。
[0047] 本步驟中，采用的分類器可以為SVM分類器、AdaBoost分類器或聯(lián)合貝葉斯分類 器等，均可以對形態(tài)特征和/或灰度統(tǒng)計特征進行分類，進而檢測出存在缺陷的膠囊頭。
[0048] 本發(fā)明的膠囊頭缺陷檢測方法，從所述灰度圖像中提取含有亮光斑的區(qū)域作為感 興趣區(qū)域，使本發(fā)明可以直接獲得圖像分析所關(guān)注的重點，并通過對所述感興趣區(qū)域進行 的二值化處理和邊緣檢測處理，可以方便快速地獲得的亮光斑區(qū)域的邊緣作為目標(biāo)區(qū)域， 接著，對所述目標(biāo)區(qū)域提取形態(tài)特征和/或灰度統(tǒng)計特征，該特征可以有效的反應(yīng)目標(biāo)區(qū) 域中的亮光斑的形狀，使合格的膠囊頭和有缺陷的膠囊頭得以區(qū)別，最后，本發(fā)明采用分類 器對所述形態(tài)特征和/或灰度統(tǒng)計特征進行分類，檢測所述膠囊頭是否存在缺陷。與現(xiàn)有 技術(shù)相比，本發(fā)明具有能夠有效識別合格膠囊頭和有缺陷膠囊頭、準(zhǔn)確率較高的優(yōu)點。
[0049] 作為本發(fā)明的一種改進，步驟S103之前，包括：
[0050] 步驟S1021 :采用中值濾波對所述感興趣區(qū)域進行平滑處理，去除噪聲；
[0051] 步驟S1022 :采用同態(tài)濾波處理增強圖像對比度。
[0052] 本發(fā)明中，采用的中值濾波是一種能有效抑制噪聲的非線性信號處理技術(shù)，它的 基本原理是把數(shù)字圖像或數(shù)字序列中一點的值用該點的一個鄰域中各點值的中值代替，讓 周圍的像素值接近的真實值，從而消除孤立的噪聲點。同時，本發(fā)明中，采用的同態(tài)濾波是 把頻率過濾和灰度變換結(jié)合起來的一種圖像處理方法，它依靠圖像的照度/反射率模型作 為頻域處理的基礎(chǔ)，可以有效地增強圖像的對比度。本發(fā)明采用