【技术实现步骤摘要】
基于图像数据的药品生产过程中药片质量检测方法
[0001]本专利技术涉及图像处理
，具体涉及基于图像数据的药品生产过程中药片质量检测方法
。
技术介绍
[0002]药片的质量检测是制药过程中的关键环节，它直接影响到药品的安全性和有效性
。
目前，药片质量检测的主要方法包括物理检测
、
化学检测和生物检测
。
物理检测主要包括外观检查
、
重量测定
、
尺寸测量等，可以初步了解药片的形状
、
大小
、
重量等情况
。
化学检测则可以通过色谱仪
、
质谱仪等仪器对药物成分进行分析，已确定药物的纯度和含量
。
生物检测是利用动物模型或细胞系来评估药物的毒性和安全性
。
在生产加工过程中，不可避免会产生各种各样的缺陷，例如断裂
、
漏印
、
异色及长短不一等
。
[0003]药片的缺陷检测的结果的好...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.
基于图像数据的药品生产过程中药片质量检测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：采集药片图像，对药片图像进行灰度化和高斯滤波平滑预处理，得到灰度图像；对灰度图像使用阈值分割得到每个药片的连通域面积，根据每个药片的连通域面积得到每个药片的差异率，根据每个药片的差异率得到缺陷药片；对缺陷药片的灰度图像进行边缘检测得到药片边缘检测图像，获取药片边缘检测图像中的若干边缘像素点，根据药片的边缘像素点得到拐点；对药片边缘检测图像进行插值得到待填充梯度图像，根据待填充梯度图像得到插值点和标记插值点，对缺陷药片的灰度图像进行插值得到待填充灰度图像；根据标记插值点与相邻边缘像素点之间的斜率差异
、
标记插值点对应的窗口内左右相邻边缘像素点之间梯度幅值的差异以及标记插值点与相离最近的一个拐点之间的距离得到最优窗口尺寸；根据最优窗口尺寸和待填充灰度图像得到放大后的灰度图像；对放大后的灰度图像进行边缘检测得到所有梯度像素点，根据相邻梯度像素点的斜率差异进行分类得到斜率差异的分类结果；根据斜率差异的分类结果得到药片边缘梯度像素点的斜率差异的信息特征；获取药片边缘梯度像素点的斜率差异的信息特征大于等于预设阈值
q
所对应的药片，记为残缺药片；根据残缺药片的信息特征得到所有药片的异常程度，根据异常程度得到质量检测结果
。2.
根据权利要求1所述基于图像数据的药品生产过程中药片质量检测方法，其特征在于，所述对灰度图像使用阈值分割得到每个药片的连通域面积，包括的具体步骤如下：对灰度图像使用大津阈值分割，得到每个药片的连通域面积
。3.
根据权利要求1所述基于图像数据的药品生产过程中药片质量检测方法，其特征在于，所述每个药片的差异率的具体获取步骤如下：通过每个药片的连通域面积与完整药片的连通域面积的比值得到每个药片的差异率；其中，完整药片是没有缺陷没有残缺的药片
。4.
根据权利要求1所述基于图像数据的药品生产过程中药片质量检测方法，其特征在于，所述缺陷药片具体获取步骤如下：当每个药片的差异率大于预设差异率阈值
H
，则药片存在缺陷；反之，当每个药片的差异率小于等于预设差异率阈值
H
，则药片不存在缺陷
。5.
根据权利要求1所述基于图像数据的药品生产过程中药片质量检测方法，其特征在于，所述对缺陷药片的灰度图像进行边缘检测得到药片边缘检测图像，获取药片边缘检测图像中的若干边缘像素点，根据药片的边缘像素点得到拐点；对药片边缘检测图像进行插值得到待填充梯度图像，根据待填充梯度图像得到插值点和标记插值点，对缺陷药片的灰度图像进行插值得到待填充灰度图像，包括的具体步骤如下：对缺陷药片的灰度图像进行
sobel
边缘检测，得到药片边缘检测图像；对药片边缘检测图像中的任意相邻行插入空白行
、
任意相邻列插入空白列，得到待填充梯度图像；其中，将插入的像素点记为插值点；获取药片边缘检测图像中的边缘像素点，将待填充梯度图像中相邻边缘像素点之间的直线连线上的插值点记为标记插值点，依次，获取待填充梯度图像
中所有的标记插值点；获取药片边缘检测图像中的边缘和边缘像素点，从离药片边缘检测图像左上角像素点最近的边缘上的一个边缘像素点开始依次遍历边缘上的所有边缘像素点，遍历到的所有边缘像素点梯度幅值构成一个序列，记为拟合序列，对拟合序列中所有数据的梯度幅值使用最小二乘法通过多项式函数进行拟合，将拟合后的函数曲线记为，
x
表示函数曲线的自...
【专利技术属性】
技术研发人员：魏永涛，刘江，张红梅，靳志刚，胡小凤，张啸，
申请(专利权)人：济南市食品药品检验检测中心济南市药品不良反应和医疗器械不良事件监测中心，
类型：发明
国别省市：
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