自动检测包装盒内吸塑卡数量的方法、系统、电子设备及存储介质技术方案

本发明专利技术技术方案提供了一种自动检测包装盒内吸塑卡数量的方法、系统、电子设备及存储介质，该方法包括：获取包装盒在被传送带运输过程中的包装盒图像；采用Haar级联算法对包装盒图像进行目标检测，得到包装盒图像的局部图像；采用ORB算法对局部图像进行特征提取，得到局部图像的特征图像；对特征图像进行分类，并根据分类结果确定包装盒内的吸塑卡数量。采用此技术方案能够自动并且快速地对生产线上药品盒中的吸塑卡数量进行分类检测，从而避免药品误装的情况，同时提高对药品质量包装检查的效率。效率。效率。

【技术实现步骤摘要】
自动检测包装盒内吸塑卡数量的方法、系统、电子设备及存储介质


[0001]本专利技术涉及人工智能
，特别涉及一种自动检测包装盒内吸塑卡数量的方法、系统、电子设备及存储介质。

技术介绍

[0002]随着中国药品市场的快速发展，药品包装逐渐成为市场竞争的重要因素。在生产线上完成鱼眼塑封包装后的药品会被装进包装盒中，根据具体的药物品种和规格，每个包装盒中会有特定数量的吸塑卡。然而，在包装的过程中，不可避免地会出现一定概率的包装质量问题，例如：空盒、漏装、过装等；因此，现有技术通过人工检测法对药品包装盒中吸塑卡的数量进行检测，以避免上述包装质量问题；但是，若以人工检测法进行检测，则可能会出现以下问题：药品包装检察员在长时间的工作情况下，会出现精神不集中等情况，从而出现误查；以及检察员的检查效率比较低，无法满足药品生产线快速生产的要求。

技术实现思路

[0003]以下是对本文详细描述的主题的概述。本概述并非是为了限制权利要求的保护范围。
[0004]本专利技术实施例提供了一种自动检测包装盒内吸塑卡数量的方法、系统、电子设备及存储介质，能够自动并且快速地对生产线上药品包装盒中的吸塑卡数量进行分类检测，从而避免药品误装的情况，同时提高对药品质量包装检查的效率。
[0005]第一方面，本专利技术实施例提供了一种自动检测包装盒内吸塑卡数量的方法，包括：
[0006]获取包装盒在被传送带运输过程中的包装盒图像；
[0007]采用Haar级联算法对所述包装盒图像进行目标检测，得到所述包装盒图像的局部图像；
[0008]采用ORB算法对所述局部图像进行特征提取，得到所述局部图像的特征图像；
[0009]对所述特征图像进行分类，并根据分类结果确定所述包装盒内的吸塑卡数量。
[0010]第二方面，本专利技术实施例提供了一种自动检测包装盒内吸塑卡数量的系统，包括：
[0011]第一处理模块，用于获取包装盒在被传送带运输过程中的包装盒图像；
[0012]第二处理模块，用于采用Haar级联算法对所述包装盒图像进行目标检测，得到所述包装盒图像的局部图像；
[0013]第三处理模块，用于采用ORB算法对所述局部图像进行特征提取，得到所述局部图像的特征图像；
[0014]第四处理模块，用于对所述特征图像进行分类，并根据分类结果确定所述包装盒内的吸塑卡数量。
[0015]第三方面，本专利技术实施例提供了一种电子设备，所述电子设备包括处理器、存储器，以及一个或多个程序，所述一个或多个程序被存储在所述存储器中，并且被配置由所述
处理器执行，所述程序被处理器执行实现上述第一方面的自动检测包装盒内吸塑卡数量的方法。
[0016]第四方面，本专利技术实施例提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质中存储有指令，当其在计算机上运行时，使得计算机执行本专利技术实施例提供的一种自动检测包装盒内吸塑卡数量的方法。
[0017]本专利技术实施例至少包括以下有益效果：通过在药品包装检测时引入计算机视觉技术：在包装之前，使用视觉机器人对药品盒开口的位置进行信息采集、特征提取和分类等步骤对每一个药物盒中的吸塑卡数量进行分类，一旦检测到空盒、漏装或过装的情况则及时报警，从而可以提高药品质量包装检测的准确率，同时满足药品质量包装检查对速度的要求；除此之外，由于在检测过程中，可以使用摄像机作为传感器来拍摄药品包装盒图像，不需要接触药品包装盒，因而还能够有效避免对药品包装盒的二次破坏。
附图说明
[0018]图1为本专利技术实施例中一种自动检测包装盒内吸塑卡数量的方法流程图。
[0019]图2为本专利技术实施例中一种传送过程中的包装盒图像示意图。
[0020]图3为本专利技术实施例中通过级联的分类器对待测图像进行分类的示意图。
[0021]图4为本专利技术实施例中对包装盒图像进行目标检测的流程图。
[0022]图5为本专利技术实施例中对图2进行特征提取后得到的特征图像示意图。
[0023]图6为本专利技术实施例中通过K近邻算法对特征图像进行分类的流程图。
[0024]图7为本专利技术实施例中通过支持向量机模型对特征图像进行分类的流程图。
[0025]图8为本专利技术实施例中一种的自动检测包装盒内吸塑卡数量的系统示意图。
[0026]图9为本专利技术实施例中一种电子设备的结构图。
具体实施方式
[0027]下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。
[0028]需要理解的是，如果在说明书和权利要求书及上述附图中涉及到方位描述，例如上、下、前、后、左、右等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本专利技术和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本专利技术的限制。
[0029]需要说明的是，至少一个的含义是一个或者多个，多个的含义是两个以上，大于、小于、超过等理解为不包括本数，以上、以下、以内等理解为包括本数。如果有描述道第一、第二只是用于区分技术特征为目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量或者隐含指明所指示的技术特征的先后关系。
[0030]参照图1，为本专利技术实施例提供的一种自动检测包装盒内吸塑卡数量的方法流程图，包括但不限于以下步骤：
[0031]步骤S100：获取包装盒在被传送带运输过程中的包装盒图像。
[0032]具体地，该步骤用于创建数据库，其中包括包装盒图像的训练集和测试集。为了保证训练模型的高准确率，从数据集到实现阶段过程中的每个方面都应该是准确的，因此在生成包装盒图像的数据库时，着重考虑了以下几个方面：光源的强度和颜色、镜头捕获视角、镜头与包装盒之间的距离以及包装盒在传送带上的移动速度。由于发射光的速率取决于环境条件，因此在制作训练集时，采集同一包装盒在不同光强和颜色条件下的图像；此外，镜头与包装盒之间的角度及其距离也会对后期训练模型时的准确度造成影响，并且由于包装盒由传送带运输，当摄像机以固定角度位于前侧时，它可以线性地捕捉不同角度的图像，因此为了保证训练模型的可扩展性，在制作训练集时，还采集了镜头与包装盒在不同距离情况下的包装盒图像。
[0033]进一步地，所述步骤S100可以包括但不限于：
[0034]步骤S101：在传送带运输过程中，利用视觉机器人采集包装盒的开口处信息得到包装盒图像。
[0035]作为一种示例，如图2所示，为传送过程中的包装盒图像，从包装盒开口处可以清晰看到包装盒内的吸塑卡数量，从左至右依次为没有吸塑卡，只有一个吸塑卡、两个吸塑卡和三个吸塑卡的四种情况；此外，由于包装盒在传送带上的位置不固定，但图像均由固定机位拍摄，因此会本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种自动检测包装盒内吸塑卡数量的方法，其特征在于，包括：获取包装盒在被传送带运输过程中的包装盒图像；采用Haar级联算法对所述包装盒图像进行目标检测，得到所述包装盒图像的局部图像；采用ORB算法对所述局部图像进行特征提取，得到所述局部图像的特征图像；对所述特征图像进行分类，并根据分类结果确定所述包装盒内的吸塑卡数量。2.根据权利要求1所述的自动检测包装盒内吸塑卡数量的方法，其特征在于，所述获取包装盒在被传送带运输过程中的包装盒图像，包括：在传送带运输过程中，利用视觉机器人采集所述包装盒的开口处信息得到所述包装盒图像。3.根据权利要求1所述的自动检测包装盒内吸塑卡数量的方法，其特征在于，所述采用Haar级联算法对所述包装盒图像进行目标检测，得到所述包装盒图像的局部图像，包括：根据模板对象确定所述包装盒图像中与所述模板对象匹配的目标对象，将所述目标对象作为所述包装盒图像的局部图像。4.根据权利要求3所述的自动检测包装盒内吸塑卡数量的方法，其特征在于，所述根据模板对象确定所述包装盒图像中与所述模板对象匹配的目标对象，将所述目标对象作为所述包装盒图像的局部图像，包括：采用积分图像的方式确定所述包装盒图像中检测窗口当前所在位置内的Haar特征扫描结果；采用级联的方式根据所述模板对象的特征值对所述Haar特征扫描结果进行分类；根据分类结果判断所述当前检测窗口是否包含与所述模板对象匹配的所述目标对象，若是，则输出所述当前检测窗口内的所述目标对象作为所述包装盒图像的局部图像，若否，则在所述包装盒图像中滑动所述检测窗口到下一位置，并返回执行所述采用积分图像的方式确定所述包装盒图像中检测窗口当前所在位置内的Haar特征扫描结果的步骤。5.根据权利要求1所述的自动检测包装盒内吸塑卡数量的方法，其特征在于，所述采用ORB算法对所述局部图像进行特征提取，得到所述局部图像的特征图像之后，包括：对所述特征图像进行R...

【专利技术属性】
技术研发人员：李砺，徐维超，温中蒙，
申请(专利权)人：尔智机器人珠海有限公司，
类型：发明
国别省市：