基于图像识别的药材生产质量检测方法技术

本发明专利技术属于药材生产质量检测技术领域，涉及基于图像识别的药材生产质量检测方法，其通过将待检测目标药材放置图像采集平台，检测其形态完整度、形态规则度及表观光泽度以获取保存状态评估指标，推进摄像设备，采集目标药材各组成部分的细节图像纹理特征获取干燥状态评估指标，对目标药材各关键点特征和各关键区域特征进行图像识别分析以获得其炮制状态评估指标，对目标药材图像内杂质特征和非药用特征进行识别分析以获得其净制状态评估指标，综合保存状态、干燥状态、炮制状态、净制状态对应评估指标，判断目标药材的生产质量合格性，若判断不合格则追溯异常生产环节，提升药材生产质量检测精度的同时帮助优化生产流程。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于药材生产质量检测，涉及到基于图像识别的药材生产质量检测方法。

技术介绍

1、随着中医药在全球范围内的日益普及与广泛认可，药材质量控制的重要性愈发凸显。尤其是全草类药材，由于其形态特征和生长环境的特殊性，质量控制更为关键。高质量的全草类药材不仅能够切实保证药效，还能极大地提升患者的安全性与治疗效果。

2、近年来，伴随计算机视觉与图像识别技术的迅猛发展，基于图像识别的全草类药材生产质量检测方法逐步成为研究热点，为全草类药材质量控制提供全新的解决方案。

3、然而，现有技术存在明显不足。一方面，在全面性、系统性和精准性分析方面有所欠缺。具体而言，无法针对全草类药材的保存状态、干燥状态、炮制状态和净制状态等多个关键方面进行综合评估，而这些方面涵盖全草类药材从原材料到成品过程中可能影响质量的重要环节。当前，部分现有技术往往仅关注其中一两个方面，例如有的仅着重于外观或干燥程度等单一因素评估，难以全面反映全草类药材质量，无法从足够的细节程度进行深入把握分析。

4、另一方面，无法有效针对整个全草类药材生产流程进行质量把控，未本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.基于图像识别的药材生产质量检测方法，其特征在于，该方法包括：

2.根据权利要求1所述的基于图像识别的药材生产质量检测方法，其特征在于：所述计算目标药材的保存状态评估指标，包括：S11.根据目标药材整体图像以勾勒目标药材形状轮廓，通过分析形状轮廓各像素的局部曲率及其与相邻像素的间距，获取目标药材形状轮廓的连续状态系数；

3.根据权利要求2所述的基于图像识别的药材生产质量检测方法，其特征在于：所述分析目标药材的形态规则度，包括：测量目标药材各组成部分形状轮廓的尺寸长度和尺寸宽度，将各组成部分形状轮廓的尺寸长度、尺寸宽度进行相互对应比对，收集目标药材整体植株组成部分...

【技术特征摘要】

1.基于图像识别的药材生产质量检测方法，其特征在于，该方法包括：

2.根据权利要求1所述的基于图像识别的药材生产质量检测方法，其特征在于：所述计算目标药材的保存状态评估指标，包括：s11.根据目标药材整体图像以勾勒目标药材形状轮廓，通过分析形状轮廓各像素的局部曲率及其与相邻像素的间距，获取目标药材形状轮廓的连续状态系数；

3.根据权利要求2所述的基于图像识别的药材生产质量检测方法，其特征在于：所述分析目标药材的形态规则度，包括：测量目标药材各组成部分形状轮廓的尺寸长度和尺寸宽度，将各组成部分形状轮廓的尺寸长度、尺寸宽度进行相互对应比对，收集目标药材整体植株组成部分间的各尺寸比例，与web云端存储的目标药材品种药用规范组成部分间对应尺寸协调比例区间进行比对，分析目标药材整体植株的比例协调性评价指数；

4.根据权利要求1所述的基于图像识别的药材生产质量检测方法，其特征在于：所述计算目标药材的干燥状态评估指标，包括：根据目标药材各组成部分的细节图像构建其对应灰度共生矩阵，通过灰度共生矩阵各反馈参数，包括能量、熵、对比度和相关性，计算目标药材各组成部分的干燥纹理反馈指征，其中为各组成部分的编号，；

5.根据权利要求4所述的基于图像识别的药材生产质量检测方法，其特征在于：所述的计算公式为：，其中分别为目标药材第个组成部分的细节图像的灰度共生矩阵的能量、熵、对比度和相关性，分别为灰度共生矩阵的能量、熵、对比度和相关性对应预设...

【专利技术属性】
技术研发人员：路小寒，张琰，洪术霞，李薇，唐亚娟，
申请(专利权)人：西安国际医学中心有限公司，
类型：发明
国别省市：