本发明专利技术涉及图像处理领域，公开了一种抗原检测试剂视觉智能检测方法、装置、设备及介质，所述抗原检测试剂视觉智能检测方法包括：获取抗原检测试剂盒表面的RGB图像，并从所述RGB图像中定位通孔对应的位置；根据所述通孔圆形的特征，对所述通孔位置的像素点进行分析，筛选出疑似水口缺陷的区域，对所述区域的水口显著性进行分析；根据所述水口显著性的分析对所述抗原检测试剂盒是否存在所述水口缺陷进行判断。根据本发明专利技术的抗原检测试剂视觉智能检测方法，可以对抗原检测试剂盒是否存在水口缺陷进行判断，判断结果更加精确。判断结果更加精确。判断结果更加精确。
【技术实现步骤摘要】
一种抗原检测试剂视觉智能检测方法、装置、设备及介质
[0001]本专利技术涉及图像处理
，尤其是涉及一种抗原检测试剂视觉智能检测方法、装置、设备及介质。
技术介绍
[0002]奥密克戎毒株出现后，因其免疫逃逸活性和传染性更强，核酸检测的需求呈现增长趋势。抗原检测相对于核酸检测具有方便、快捷、成本低等优势，普通民众可以较方便地实现居家检测。
[0003]抗原检测试剂盒的生产已经实现自动化，但是抗原检测试剂盒的表面质量检测还存在重重问题；检测试剂盒的表面存在通孔，通孔为向试剂盒表面外侧凸起，凸起中心为一圆孔，该圆孔处可能出现水口瑕疵，需要对通孔处是否含有水口瑕疵进行检测；现有的对通孔的水口瑕疵进行检测的方法主要依赖腐蚀、膨胀等形态学分析，检测精度不足。因此，上述技术存在改进空间。
技术实现思路
[0004]本专利技术旨在至少解决现有技术中存在的技术问题之一。为此，本专利技术提供一种抗原检测试剂视觉智能检测方法、装置、设备及介质，以解决判断抗原检测试剂盒是否存在水口缺陷不准确的问题。
[0005]本专利技术第一方面实施例提供一种抗原检测试剂视觉智能检测方法，包括以下步骤：获取抗原检测试剂盒表面的RGB图像，并从所述RGB图像中定位通孔对应的位置；根据所述通孔圆形的特征，对所述通孔位置的像素点进行分析，筛选出疑似水口缺陷的区域，对所述区域的水口显著性进行分析；根据所述水口显著性的分析对所述抗原检测试剂盒是否存在所述水口缺陷进行判断。
[0006]根据本专利技术第一方面实施例的抗原检测试剂视觉智能检测方法，将所述RGB图像转换为灰度图像，对所述灰度图像去噪处理后，使用canny边缘检测算子获取所述灰度图像的边缘图像，对所述边缘图像进行霍夫圆检测得到所述通孔边缘，其中，所述通孔边缘的像素点为通孔像素点。
[0007]根据本专利技术第一方面实施例的抗原检测试剂视觉智能检测方法，获取所述通孔像素点对应的曲度特征值，式中为坐标为的所述通孔像素点对应的曲度特征值，为根据所述通孔像素点对应的曲率获取像素点的位置获取的曲率，为所述通孔像素点对应的曲率获取像素点包含的所述通孔像素点对应的曲率之间的标准差。
[0008]根据本专利技术第一方面实施例的抗原检测试剂视觉智能检测方法，所述通孔像素点通过对应的所述曲率、所述曲度特征值得到散点，多个所述散点通过DBSCAN算法进行聚类，得到多个簇；计算所述簇中对应的多个所述散点之间距离的中值，并算出多个所述中值的距离均值，通过所述距离均值对疑似通孔像素点进行一次筛选。
[0009]根据本专利技术第一方面实施例的抗原检测试剂视觉智能检测方法，对所述疑似通孔像素点进行标记，得到疑似通孔散点图，对所述疑似通孔散点图进行连通域分析，获取所述连通域内包含的所述散点数量以及所述散点对应的所述疑似通孔像素点的所述曲度特征值和所述曲率，确定所述疑似通孔像素点对应的预设圆，根据所述预设圆计算出圆心的凸包面积，根据所述凸包面积对所述疑似通孔像素点进行二次筛选。
[0010]根据本专利技术第一方面实施例的抗原检测试剂视觉智能检测方法，获得所述连通域对应的水口显著度，对应的水口显著度，对应的水口显著度，式中为临近混乱度，为偏离显著度，为水口显著度。式中为所述连通域内包含的各散点对应的各圆心的凸包的面积，为所述连通域内包含的各散点对应的疑似通孔像素点对应的曲度特征值的四分位差；为所述连通域内包含的各散点对应的疑似通孔像素点的曲度特征值的极差；为所述连通域内各散点对应的偏离距离，其中，，为所述连通域内散点的个数；为所述通域内包含的散点个数的可接受的误差范围；式中（）为归一化函数；为所述连通域包含的散点个数相对于可接受误差范围的数量级比值。
[0011]根据本专利技术第一方面实施例的抗原检测试剂视觉智能检测方法，当所述连通域对应的水口显著度大于或等于时，则所述连通域包含的各散点对应的疑似通孔像素点位置出现水口缺陷，否则认为没有明显水口缺陷。其中，的值设定为0.4。
[0012]本专利技术第二方面实施例提供一种抗原检测试剂视觉智能检测装置，包括：获取模块，用于获取抗原检测试剂盒表面的RGB图像，并从所述RGB图像中定位通孔对应的位置；分析模块，用于根据所述通孔圆形的特征，对所述通孔位置的像素点进行分析，筛选出疑似水口缺陷的区域，对所述区域的水口显著性进行分析；判定模块，用于根据所述水口显著性的分析对所述抗原检测试剂盒是否存在所述水口缺陷进行判断。
[0013]本专利技术第三方面实施例提供一种电子设备，包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序，以实现如上述实施例所述的抗原检测试剂视觉智能检测方法。
[0014]本专利技术第四方面实施例提供一种非临时性计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行，以用于实现如上述实施例所述的抗原检测试剂视觉智能检测方法。
[0015]本专利技术通过抗原检测试剂盒表面通口位置的圆形特征对通口位置各像素点的曲度特征进行分析，通过未出现水口缺陷的通孔曲度特征的一致性将通孔上可能出现水口缺陷的各像素点筛选出来，根据筛选出的这些像素点之间的位置关系将可能对应水口缺陷的各区域划分出来；然后，结合模具制造过程中的可接受误差范围，根据水口缺陷位置由于填充不足或倒流而引起的收缩导致边缘较为曲折的特征对划分出的区域的边缘不平滑的特征进行评价；其次，由上述确定的不存在水口缺陷的通口位置确定上述划分出的区域本应对应的理想位置，根据理想位置与实际位置的偏差对划分出的区域的偏离程度进行评价；最后，根据上述两个特征的评价得到对于划分出的区域的水口特征的显著性的综合评价，根据该评价对该抗原检测试剂盒是否存在水口缺陷进行判断，进而使得判断结果更加精确。
[0016]本专利技术的附加方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本专利技术的实践了解到。
附图说明
[0017]本专利技术的上述和/或附加的方面和优点从结合下面附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：图1是根据本专利技术实施例的抗原检测试剂视觉智能检测方法的流程图；图2是根据本专利技术实施例的抗原检测试剂视觉智能检测装置的结构示意图。
[0018]附图标记：10
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检测装置；101
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获取模块；102
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分析模块；103
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判定模块。
具体实施方式
[0019]下面详细描述本专利技术的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，仅用于解释本专利技术，而不能理解为对本专利技术的限制。
[0020]在本专利技术中，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”、“固定”等术语应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或成一体；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种抗原检测试剂视觉智能检测方法，其特征在于，包括：获取抗原检测试剂盒表面的RGB图像，并从所述RGB图像中定位通孔对应的位置；根据所述通孔圆形的特征，对所述通孔位置的像素点进行分析，筛选出疑似水口缺陷的区域，对所述区域的水口显著性进行分析；根据所述水口显著性的分析对所述抗原检测试剂盒是否存在所述水口缺陷进行判断。2.根据权利要求1所述的抗原检测试剂视觉智能检测方法，其特征在于，将所述RGB图像转换为灰度图像，对所述灰度图像去噪处理后，使用canny边缘检测算子获取所述灰度图像的边缘图像，对所述边缘图像进行霍夫圆检测得到所述通孔边缘，其中，所述通孔边缘的像素点为通孔像素点。3.根据权利要求2所述的抗原检测试剂视觉智能检测方法，其特征在于，获取所述通孔像素点对应的曲度特征值，式中为坐标为的所述通孔像素点对应的曲度特征值，为根据所述通孔像素点对应的曲率获取像素点的位置获取的曲率，为所述通孔像素点对应的曲率获取像素点包含的所述通孔像素点对应的曲率之间的标准差。4.根据权利要求3所述的抗原检测试剂视觉智能检测方法，其特征在于，所述通孔像素点通过对应的所述曲率、所述曲度特征值得到散点，多个所述散点通过DBSCAN算法进行聚类，得到多个簇；计算所述簇中对应的多个所述散点之间距离的中值，并算出多个所述中值的距离均值，通过所述距离均值对疑似通孔像素点进行一次筛选。5.根据权利要求4所述的抗原检测试剂视觉智能检测方法，其特征在于，对所述疑似通孔像素点进行标记，得到疑似通孔散点图，对所述疑似通孔散点图进行连通域分析，获取所述连通域内包含的所述散点数量以及所述散点对应的所述疑似通孔像素点的所述曲度特征值和所述曲率，确定所述疑似通孔像素点对应的预设圆，根据所述预设圆计算出圆心的凸包面积，根据所述凸包面积对所述疑似通孔像素点进行二次筛选。6.根据权利要求5所述的抗原...
【专利技术属性】
技术研发人员：程玉伟，刘庆霞，陈蕊，
申请(专利权)人：吉林省艾优数字科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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