一种消炎药粒表面缺陷检测的方法技术

本发明专利技术公开了一种消炎药粒表面缺陷检测的方法,它包括以下步骤：第一步，获取药板中药粒图像，即通过彩色相机采集药粒图像；第二步，转化图像，即将第一步中采集的药粒图像转化成H1S1I1图像；第三步，图像校正，参照模版位置对图像进行校正，生成新的图像；第四步，转化新的图像，即将第三步中的新生成的图像转换为H2S2I2图像；第五步，药粒缺陷的筛选，即在第四步中的S2图中筛选出药粒连通区域；第六步，药粒品质的评价，即将第五步中的药粒连通区域进行孔洞填充，再与原图相减，即可求出异物区域，通过异物区域与面积阈值(A2Min，A2Max)比较，判定药粒的品质。本发明专利技术的一种消炎药粒表面缺陷检测的方法，检测简单，方便快捷。

A Method for Detecting Surface Defects of Anti-inflammatory Drug Granules

【技术实现步骤摘要】
一种消炎药粒表面缺陷检测的方法
本专利技术涉及药品检测领域，尤其涉及一种消炎药粒表面缺陷检测的方法。
技术介绍
药品检测的检测项目众多，有药品质量检测、药品成分检测、药品重金属检测、药品不良反应检测、药品密封性检测、生物药品检测、药品外观检测、药品常规检测、药品理化检测、药品安全检测和药品缺陷检测。药粒、药片在生产过程中会存在缺粒、半粒、药粒表面异物的不良现象。不良品流入市场对制药企业形象带来负面影响，目前主要采用人工观察的方式来检测，这种方法受人为主管因素影响，检测精度会受到人的疲劳和经验的影响。
技术实现思路
本专利技术的目的在于针对现有技术的不足而提供一种消炎药粒表面缺陷检测的方法，检测简单，方便快捷。为达到上述目的，本专利技术通过以下技术方案来实现。一种消炎药粒表面缺陷检测的方法，它包括以下步骤：第一步，获取药板中药粒图像，即通过彩色相机采集药粒图像；第二步，转化图像，即将第一步中采集的药粒图像转化成H1S1I1图像；第三步，图像校正，即第二步转换成的I1图像中，在药板的右边缘设置n条高H、宽W的矩形检测区域，并求取各个矩形区域内灰度变化最大的点坐标集(X(n)，Y(n))，将该点坐标集通过霍夫变换拟合成直线进而求出右边缘线，并求出药板的右边边缘中心点坐标(X(0)，Y(0))，根据右边缘线的角度和中心点坐标，参照模版位置对图像进行校正，生成新的图像；第四步，转化新的图像，即将第三步中的新生成的图像转换为H2S2I2图像；第五步，药粒缺陷的筛选，即在第四步中的S2图中，根据设定的检测区域提取药粒连通区域，将S2图像进行二值化处理，得到二值化后的连通区域，用面积(A1Min，A1Max)和圆度(C1Min，C1Max)阀值筛选出药粒连通区域；第六步，药粒品质的评价，即将第五步中的药粒连通区域进行孔洞填充，再与原图相减，即可求出异物区域，通过异物区域与面积阈值(A2Min，A2Max)比较，判定药粒的品质。进一步的，所述第二步中的n为100、H为200mm、W为10mm。进一步的，所述第五步中的面积阀值(A1Min，A1Max)和圆度阀值(C1Min，C1Max)分别为(28000,40000)和(0.8,1)。进一步的，所述面积阈值(A2Min，A2Max)为(0,50)。本专利技术的一种消炎药粒表面缺陷检测的方法，检测简单，方便快捷。附图说明图1为本专利技术的原图以及H1S1I1图的示意图；图2图1中I1图的矩形检测区域示意图；图3图1中I1图的右边缘线的示意图；图4为校正图以及H2S2I2图像的示意图；图5为药粒连通区域图像的示意图；图6为筛选异物区域图像的示意图；具体实施方式下面结合实施例对本专利技术做进一步说明，但不局限于说明书上的内容。如图所示：一种消炎药粒表面缺陷检测的方法，它包括以下步骤：第一步，获取药板中药粒图像，即通过彩色相机采集药粒图像；第二步，转化图像，即将第一步中采集的药粒图像转化成H1S1I1图像，如图1所示；第三步，图像校正，即第二步转换成的I1图像中，在药板图像的右边缘设置n条高H、宽W的矩形检测区域(如图2所示)(n＝100、H＝200mm、W＝10mm)，并求取各个矩形区域内灰度变化最大的点坐标集(X(n)，Y(n))，将该点坐标集通过霍夫变换拟合成直线进而求出右边缘线(如图3所示)，并求出药板的右边边缘中心点坐标(X(0)，Y(0))，根据右边缘线的角度和中心点坐标，参照模版位置对图像进行校正，生成新的图像；模版位置为从模版图像求取的右边缘线的角度和中心点坐标，新图像右边缘线的角度和中心坐标减去模版位置的角度和坐标，求得图像旋转角度和平移量，对新图像进行旋转和平移校正。第四步，转化新的图像，即将第三步中的新生成的图像转换为H2S2I2图像(如图4所示)；第五步，药粒缺陷的筛选，即在第四步中的S2图中，根据设定的检测区域提取药粒连通区域，检测区域为手动圈取的泡罩板区域，将S2图像进行二值化处理，得到二值化后的连通区域，用面积mm2(A1Min，A1Max)和圆度(C1Min，C1Max)阀值筛选出药粒连通区域(如图5所示)，此时若出现缺粒和半粒情况便可以检测出来；第六步，药粒品质的评价，即将第五步中的药粒连通区域进行孔洞填充，再与原图相减，即可求出异物区域(如图6所示)，通过异物区域与面积阈值mm2(A2Min，A2Max)比较，判定是否为合格品。位于面积阈值mm2(A2Min，A2Max)内为合格产品，超出面积阈值mm2(A2Min，A2Max)，为不合格产品。具体实施例一：第一步，获取药板中药粒图像，即通过彩色相机采集药粒图像；第二步，转化图像，即将第一步中采集的药粒图像转化成H1S1I1图像；第三步，图像校正，即第二步转换成的I1图像中，在药板的右边缘设置n＝100条高H＝200、宽W＝10的矩形检测区域，并求取各个矩形区域内灰度变化最大的点坐标集(X(n)，Y(n))，将该点坐标集通过霍夫变换拟合成右边缘线，并求出药板的右边边缘中心点坐标(2030，1184)，根据右边缘线的角度(-89°)和中心点坐标(2030，1184)，参照模版位置(角度(-85°)和中心点坐标(2010，1181))对图像进行校正，生成新的图像；第四步，转化新的图像，即将第三步中的新生成的图像转换为H2S2I2图像；第五步，药粒缺陷的筛选，即在第四步中的S2图中，根据设定的检测区域提取药粒连通区域，将S2图像进行二值化处理，得到二值化后的连通区域，用面积(28000，40000)和圆度(0.8，1)阀值筛选出药粒连通区域；第六步，药粒品质的评价，即将第五步中的药粒连通区域进行孔洞填充，再与原图相减，即可求出异物区域，通过异物区域面积与面积阈值(0，50)比较，异物区域面积等于16，位于面积阈值(0，50)内，为合格产品。具体实施例二：第一步，获取药板中药粒图像，即通过彩色相机采集药粒图像；第二步，转化图像，即将第一步中采集的药粒图像转化成H1S1I1图像；第三步，图像校正，即第二步转换成的I1图像中，在药板的右边缘设置n＝100条高H＝200、宽W＝10的矩形检测区域，并求取各个矩形区域内灰度变化最大的点坐标集(X(n)，Y(n))，将该点坐标集通过霍夫变换拟合成右边缘线，并求出药板的右边边缘中心点坐标(2028，1186)，根据右边缘线的角度(-88°)和中心点坐标(2028，1186)，参照模版位置(角度(-85°)和中心点坐标(2010，1181))对图像进行校正，生成新的图像；第四步，转化新的图像，即将第三步中的新生成的图像转换为H2S2I2图像；第五步，药粒缺陷的筛选，即在第四步中的S2图中，根据设定的检测区域提取药粒连通区域，将S2图像进行二值化处理，得到二值化后的连通区域，用面积(28000，40000)和圆度(0.8，1)阀值筛选出药粒连通区域；第六步，药粒品质的评价，即将第五步中的药粒连通区域进行孔洞填充，再与原图相减，即可求出异物区域，通过异物区域面积与面积阈值(0，50)比较，异物区域面积等于68，超出面积阈值(0，50)，为不合格产品。本专利技术的一种消炎药粒表面缺陷检测的方法，检测简单，方便快捷。显然，本专利技术的上述实施方式仅仅是为清楚地说明本专利技术所作的举例，而并非是对本发本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种消炎药粒表面缺陷检测的方法，其特征在于：它包括以下步骤：第一步，获取药板中药粒图像，即通过彩色相机采集药粒图像；第二步，转化图像，即将第一步中采集的药粒图像转化成H1S1I1图像；第三步，图像校正，即第二步转换成的I1图像中，在药板的右边缘设置n条高H、宽W的矩形检测区域，并求取各个矩形区域内灰度变化最大的点坐标集(X(n)，Y(n))，将该点坐标集通过霍夫变换拟合成直线进而求出右边缘线，并求出药板的右边边缘中心点坐标(X(0)，Y(0))，根据右边缘线的角度和中心点坐标，参照模版位置对图像进行校正，生成新的图像；第四步，转化新的图像，即将第三步中的新生成的图像转换为H2S2I2图像；第五步，药粒缺陷的筛选，即在第四步中的S2图中，根据设定的检测区域提取药粒连通区域，将S2图像进行二值化处理，得到二值化后的连通区域，用面积(A1Min，A1Max)阀值和圆度(C1Min，C1Max)阀值筛选出药粒连通区域；第六步，药粒品质的评价，即将第五步中的药粒连通区域进行孔洞填充，再与原图相减，即可求出异物区域，通过异物区域与面积阈值(A2Min，A2Max)比较，判定药粒的品质。

【技术特征摘要】
1.一种消炎药粒表面缺陷检测的方法，其特征在于：它包括以下步骤：第一步，获取药板中药粒图像，即通过彩色相机采集药粒图像；第二步，转化图像，即将第一步中采集的药粒图像转化成H1S1I1图像；第三步，图像校正，即第二步转换成的I1图像中，在药板的右边缘设置n条高H、宽W的矩形检测区域，并求取各个矩形区域内灰度变化最大的点坐标集(X(n)，Y(n))，将该点坐标集通过霍夫变换拟合成直线进而求出右边缘线，并求出药板的右边边缘中心点坐标(X(0)，Y(0))，根据右边缘线的角度和中心点坐标，参照模版位置对图像进行校正，生成新的图像；第四步，转化新的图像，即将第三步中的新生成的图像转换为H2S2I2图像；第五步，药粒缺陷的筛选，即在第四步中的S2图中，根据设定的检测区域提取药粒连通区域，将S2图像进行二值化处理，得到二值化...

【专利技术属性】
技术研发人员：关帅，孙志强，于常青，曾建江，
申请(专利权)人：云南安视智能设备有限公司，
类型：发明
国别省市：云南,53