一种胶囊生产质量监控管理系统技术方案

本发明专利技术公开了一种胶囊生产质量监控管理系统，用于胶囊缺陷检测，包括：图像采集模块，用于获得胶囊图像并按尺寸分割为单个胶囊图像集；参照缺陷图像获取模块，用于从数据库提取M种缺陷的图像集作为参照；图像混合模块，用于将两类图像合并形成待分类集；图像分类模块，用于利用聚类算法处理，得到N个分类数据集；缺陷分析模块，用于通过分析待检测胶囊图像和已知缺陷类型胶囊图像在分类数据集中的分布情况，区分出正常类型集、未知缺陷的第一缺陷胶囊图像和已知缺陷的第二缺陷胶囊图像。本发明专利技术通过混合待测与已知缺陷胶囊图像并进行聚类分析，能在低数据需求下高精度识别多种已知与未知缺陷，极大提升生产线缺陷检测的效率与准确率。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及缺陷检测，尤其涉及一种胶囊生产质量监控管理系统。

技术介绍

1、随着大数据和人工智能技术的蓬勃发展，胶囊生产质量监控管理系统在图像识别领域取得了重大突破。借助于深度学习算法，特别是卷积神经网络（cnn）的应用，系统能够基于庞大且多样化的缺陷数据库进行深度训练，提升了对胶囊缺陷的识别精度与广度。

2、然而，尽管大数据与机器学习为胶囊质量监控带来了前所未有的精确度与效率，但其背后高昂的训练成本成为制约技术普及与优化的关键因素。构建和维护一个包含广泛缺陷类型的高质量图像数据库需要大量的资金与人力资源，同时，深度学习模型训练所需的高性能计算设施，如gpu集群，不仅初始投资成本高，而且在能源消耗和维护上也是一笔不小的开销。此外，持续的模型优化与迭代也增加了对专业技术人员的依赖，进一步推高了整体运营成本。因此，如何在保持缺陷检测性能的同时，降低训练成本，优化资源利用效率，成为了当前该领域亟待解决的核心问题之一。

技术实现思路

1、为了解决上述提出的至少一个技术问题，本专利技术提供一种胶囊生产质量本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种胶囊生产质量监控管理系统，其特征在于，所述系统用于胶囊生产质量监控管理过程中的胶囊缺陷检测，包括：

2.根据权利要求1所述的一种胶囊生产质量监控管理系统，其特征在于，所述根据多个所述第一胶囊图像和M种所述第二胶囊图像在N个所述分类数据集中的分布情况，得到正常类型集、多个未知缺陷的第一缺陷胶囊图像和多个已知缺陷的第二缺陷胶囊图像，包括：

3.根据权利要求1所述的一种胶囊生产质量监控管理系统，其特征在于，所述对所述第三胶囊图像集进行预设的聚类处理，得到N个分类数据集，包括：

4.根据权利要求1所述的一种胶囊生产质量监控管理系统，其特征在于，所述系统...

【技术特征摘要】

1.一种胶囊生产质量监控管理系统，其特征在于，所述系统用于胶囊生产质量监控管理过程中的胶囊缺陷检测，包括：

2.根据权利要求1所述的一种胶囊生产质量监控管理系统，其特征在于，所述根据多个所述第一胶囊图像和m种所述第二胶囊图像在n个所述分类数据集中的分布情况，得到正常类型集、多个未知缺陷的第一缺陷胶囊图像和多个已知缺陷的第二缺陷胶囊图像，包括：

3.根据权利要求1所述的一种胶囊生产质量监控管理系统，其特征在于，所述对所述第三胶囊图像集进行预设的聚类处理，得到n个分类数据集，包括：

4.根据权利要求1所述的一种胶囊生产质量监控管理系统，其特征在于，所述系统还包括：

5.根据权利要求1所述的一种胶囊生产质量监控管理系统，其特征...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄源毅，刘相军，王立利，
申请(专利权)人：广州粤华制药有限公司，
类型：发明
国别省市：