基于计算机视觉的药丸成型检测方法技术

本发明专利技术涉及数据处理技术领域，具体涉及一种基于计算机视觉的药丸成型检测方法，该方法选取目标批次药丸中的一个药丸，在初始倾斜角度的检测平台下，根据该药丸的滚动轨迹和半径得到调整量；在调整后的检测平台下，采集设定曝光时间内的目标批次药丸得到药丸图像；检测药丸图像中的闭合轨迹边缘线，得到每个闭合轨迹边缘线的目标直线，根据目标直线获取整体轨迹直线度，根据闭合轨迹边缘线获取整体轨迹规则度，根据目标直线的斜率获取整体滚动方向一致度；结合整体轨迹直线度

【技术实现步骤摘要】
基于计算机视觉的药丸成型检测方法


[0001]本专利技术涉及数据处理
，具体涉及一种基于计算机视觉的药丸成型检测方法
。

技术介绍

[0002]在我国，药丸的生产大多基于挤出滚圆法，经过多年的发展，已经形成一套基本流程：先将湿团状药物通过筛板挤成条状，切断形成棒状小粒，然后在离心盘中滚成圆粒
。
对于所生产的药丸，其成型状态对药丸质量的评判影响最大，成型不够会使得药丸的物理稳定性变差，所以对药丸成型的检测是药丸生产中必不可少的一步
。
[0003]由于其需求量大，质量检测要求高，以往人力方式检测总具有不确定性，缺乏准确度，取而代之的是基于机器视觉的自动检测，但是在目前常规基于机器视觉的药丸成型检测方法都是通过采集药丸图像，将药丸图像和模板图像进行比较，以确定药丸的质量是否合格，但该方法只能根据药丸的滚圆大小来判断是否合格，当药丸滚圆出现部分空心时，仅通过模板图像匹配，会导致药丸成型检测的结果不准确
。

技术实现思路

[0004]为了解决现有模板图像匹配导致的药丸成型检测结果不准确的问题，本专利技术的目的在于提供一种基于计算机视觉的药丸成型检测方法，所采用的技术方案具体如下：本专利技术一个实施例提供了一种基于计算机视觉的药丸成型检测方法，该方法包括：选取目标批次药丸中的一个药丸作为目标药丸，在初始倾斜角度的检测平台下，采集设定曝光时间内的目标药丸，得到初始药丸图像，根据初始药丸图像中的滚动轨迹和目标药丸的半径，得到初始倾斜角度的调整量；在基于调整量调整后的检测平台下，采集设定曝光时间内的目标批次药丸，得到药丸图像；检测药丸图像中每个药丸的滚动轨迹对应的闭合轨迹边缘线，分别获取每个闭合轨迹边缘线的最小外接矩形，连接最小外接矩形的两个短边的中心点得到目标直线，根据目标直线获取整体轨迹直线度，根据闭合轨迹边缘线获取整体轨迹规则度，根据目标直线的斜率获取整体滚动方向一致度；结合整体轨迹直线度
、
整体轨迹规则度和整体滚动方向一致度得到目标批次药丸的真球度，完成药丸成型检测
。
[0005]进一步的，所述根据初始药丸图像中的滚动轨迹和目标药丸的半径，得到初始倾斜角度的调整量，包括：以初始药丸图像的左下角为原点
、
以滚动轨迹的方向为纵坐标构建直角坐标系构建直角坐标系，基于直角坐标系获取初始药丸图像中滚动轨迹的最大纵坐标值和最小纵坐标值，将滚动轨迹的最大纵坐标值减去最小纵坐标值的结果作为滚动轨迹长度；获取初始倾斜角度的正弦值作为第一值，将第一值与目标药丸的半径的乘积作为
第一结果；获取最佳轨迹长宽比例与滚动轨迹长度的乘积作为第二结果，将第一结果和第二结果之间的比值作为反正弦函数的自变量，得到的结果为最优倾斜角度；其中最佳轨迹长宽比例是指在最优倾斜角度下，药丸的半径与对应滚动轨迹长度的比值；将最优倾斜角度与初始倾斜角度的差值作为初始倾斜角度的调整量
。
[0006]进一步的，所述目标药丸的半径的获取方法，包括：获取目标药丸的静态药丸图像，以静态药丸图像的左下角为原点构建第一直角坐标系，对静态药丸图像中的目标药丸进行边缘检测，得到所有的边缘像素点，根据边缘像素点在第一直角坐标系中的坐标，得到边缘像素点的最大横坐标值
、
最小横坐标值
、
最大纵坐标值和最小纵坐标值，分别计算边缘像素点的最大横坐标值与最小横坐标值的第一差值
、
最大纵坐标值与最小纵坐标值的第二差值，将第一差值和第二差值的均值作为直径，根据直径得到目标药丸的半径
。
[0007]进一步的，所述根据目标直线获取整体轨迹直线度的方法，包括：对于任意一个闭合轨迹边缘线，获取目标直线的两个中心点将闭合轨迹边缘线划分为两个子边缘线；计算当前闭合轨迹边缘线的目标直线上的每个像素点分别到两个子边缘线的垂直距离，取最大的垂直距离为目标直线上对应像素点的目标距离，分别获取目标直线上每个像素点对应的目标距离与目标药丸的半径的差值绝对值，得到差值绝对值的均值，获取均值与目标直线的长度之间的比值，将常数1减去比值的结果作为当前闭合轨迹边缘线对应的轨迹直线度；获取所有闭合轨迹边缘线对应的轨迹直线度，将轨迹直线度的均值作为整体轨迹直线度
。
[0008]进一步的，所述根据闭合轨迹边缘线获取整体轨迹规则度的方法，包括：对于任意一个闭合轨迹边缘线，分别获取闭合轨迹边缘线的两个子边缘线的边缘规律性指标，将两个边缘规律性指标相加得到边缘规律性指标总和；将两个子边缘线上的第
t
个像素点作为像素点对，得到所有像素点对，分别计算每个像素点对所对应的两个像素点的纵坐标差值，得到纵坐标差值的均值绝对值，将均值绝对值的倒数
、
边缘规律性指标总和与轨迹直线度的乘积作为对应闭合轨迹边缘线的轨迹规则度；将所有闭合轨迹边缘线的轨迹规则度的相加结果作为整体轨迹规则度
。
[0009]进一步的，所述边缘规律性指标的获取方法，包括：利用预测神经网络获取子边缘线上每个像素点的坐标预测值，分别计算子边缘线上每个像素点的坐标预测值与对应坐标之间的差值绝对值，将差值绝对值的平均值的倒数作为对应子边缘线的边缘规律性指标
。
[0010]进一步的，所述根据目标直线的斜率获取整体滚动方向一致度的方法，包括：获取每个闭合轨迹边缘线的目标直线的斜率，根据斜率的绝对值获取斜率的标准差，将斜率的标准差进行归一化后的值作为整体滚动方向一致度
。
[0011]进一步的，所述结合整体轨迹直线度
、
整体轨迹规则度和整体滚动方向一致度得到目标批次药丸的真球度的方法，包括：分别设置整体轨迹直线度
、
整体轨迹规则度和整体滚动方向一致度的权重，对整
体轨迹直线度
、
整体轨迹规则度和整体滚动方向一致度进行加权求和得到的结果作为真球度
。
[0012]本专利技术具有如下有益效果：本专利技术考虑到检测平台的倾斜角度不同，药丸在检测平台上的滚动轨迹不同，为了使得目标批次药丸在检测平台上的滚动轨迹更加清楚，选取目标批次药丸中的一个药丸作为目标药丸，在初始倾斜角度的检测平台下，根据目标药丸在设定曝光时间内的滚动轨迹和目标药丸的半径，得到初始倾斜角度的调整量，基于调整量对检测平台进行调整，使得目标批次药丸的检测平台的倾斜角度处于最优倾斜角度，提高后续药丸真球度检测的准确性；然后调整后的检测平台下，通过采集目标批次药丸的药丸图像，检测药丸图像中每个药丸的滚动轨迹对应的闭合轨迹边缘线，基于每个闭合轨迹边缘线的最小外接矩形的两个短边的中心点得到目标直线，根据目标直线获取整体轨迹直线度，整体轨迹直线度体现了药丸滚动轨迹趋近于直线程度，整体轨迹直线度越大，目标批次药丸的真球度越大；由于药丸表面破坏其真球度的位置越多，药丸的滚动轨迹越不规律，因此根据闭合轨迹边缘线获取整体轨迹规则度，以反映药丸滚圆效果的真球度；考虑到在药丸都达到真球度要求时，所有药丸的滚动轨迹方向都是一本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
基于计算机视觉的药丸成型检测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：选取目标批次药丸中的一个药丸作为目标药丸，在初始倾斜角度的检测平台下，采集设定曝光时间内的目标药丸，得到初始药丸图像，根据初始药丸图像中的滚动轨迹和目标药丸的半径，得到初始倾斜角度的调整量；在基于调整量调整后的检测平台下，采集设定曝光时间内的目标批次药丸，得到药丸图像；检测药丸图像中每个药丸的滚动轨迹对应的闭合轨迹边缘线，分别获取每个闭合轨迹边缘线的最小外接矩形，连接最小外接矩形的两个短边的中心点得到目标直线，根据目标直线获取整体轨迹直线度，根据闭合轨迹边缘线获取整体轨迹规则度，根据目标直线的斜率获取整体滚动方向一致度；结合整体轨迹直线度
、
整体轨迹规则度和整体滚动方向一致度得到目标批次药丸的真球度，完成药丸成型检测
。2.
如权利要求1所述的基于计算机视觉的药丸成型检测方法，其特征在于，所述根据初始药丸图像中的滚动轨迹和目标药丸的半径，得到初始倾斜角度的调整量，包括：以初始药丸图像的左下角为原点
、
以滚动轨迹的方向为纵坐标构建直角坐标系，基于直角坐标系获取初始药丸图像中滚动轨迹的最大纵坐标值和最小纵坐标值，将滚动轨迹的最大纵坐标值减去最小纵坐标值的结果作为滚动轨迹长度；获取初始倾斜角度的正弦值作为第一值，将第一值与目标药丸的半径的乘积作为第一结果；获取最佳轨迹长宽比例与滚动轨迹长度的乘积作为第二结果，将第一结果和第二结果之间的比值作为反正弦函数的自变量，得到的结果为最优倾斜角度；其中最佳轨迹长宽比例是指在最优倾斜角度下，药丸的半径与对应滚动轨迹长度的比值；将最优倾斜角度与初始倾斜角度的差值作为初始倾斜角度的调整量
。3.
如权利要求2所述的基于计算机视觉的药丸成型检测方法，其特征在于，所述目标药丸的半径的获取方法，包括：获取目标药丸的静态药丸图像，以静态药丸图像的左下角为原点构建第一直角坐标系，对静态药丸图像中的目标药丸进行边缘检测，得到所有的边缘像素点，根据边缘像素点在第一直角坐标系中的坐标，得到边缘像素点的最大横坐标值
、
最小横坐标值
、
最大纵坐标值和最小纵坐标值，分别计算边缘像素点的最大横坐标值与最小横坐标值的第一差值
、
最大纵坐标值与最小纵坐标值的第二差值，将第一差值和第二差值的均值作为直径，根据直径得到目标药丸的半径
。4.
如权利要求1所述的基于计算机视觉的药丸成型检测方法，其特征在于，所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：王云，
申请(专利权)人：南通鑫鑫医药药材有限公司，
类型：发明
国别省市：