基于计算机视觉的药品表面微生物污染检验测方法技术

本发明专利技术公开了基于计算机视觉的药品表面微生物污染检验测方法，包括如下步骤：S1、采集多角度药品表面图像，预处理生成标准化多模态图像样本集；S2、构建基于改进PV‑Net的相位特征建模网络，提取相位响应图与结构纹理图；S3、基于相位响应图与结构纹理图构建候选污染区域掩模，执行多模态区域提取；S4、执行通道对齐与边界补齐操作，融合生成交叉融合张量；S5、将交叉融合张量输入污染特征判别网络，输出污染掩模、类型标签与污染等级分数；S6、根据检测结果完成图像渲染与污染区域可视化输出，支持结构化检测数据记录。本发明专利技术实现了药品微污染精准识别与高效检测，提升了检测准确性与在线应用效率。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及药品质量检测，尤其涉及基于计算机视觉的药品表面微生物污染检验测方法。

技术介绍

1、在药品生产和储运过程中，药品表面受到微生物污染的风险普遍存在，尤其在洁净控制等级较高的无菌制剂、注射剂、贴剂等外包装检测中，微生物污染直接影响药品安全性与使用风险，目前常见的药品表面微生物检测手段主要依赖人工擦拭取样结合微生物培养技术、atp荧光快速检测技术或成像光谱分析方法，这类方法虽在一定程度上具备污染判别能力，但存在操作复杂、取样不完全、培养周期长、灵敏度有限、误判率高等问题，难以满足高通量、高精度与实时反馈的检测需求。

2、随着图像识别与计算机视觉技术的发展，一些研究开始尝试引入视觉分析手段对药品表面异物、破损或污染痕迹进行自动化识别，部分方法利用传统卷积神经网络结构提取图像纹理特征，通过图像分类或目标检测模型判断污染区域。但在实际应用中，药品表面污染形态存在尺度小、边界模糊、与背景干扰纹理相似等特点，传统卷积神经网络结构对小样本污染的表征能力有限，会受光照变化、表面反光、背景复杂性等因素干扰，检测结果稳定性和泛化能力不足，污染区域还往往不本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.基于计算机视觉的药品表面微生物污染检验测方法，其特征在于，包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于计算机视觉的药品表面微生物污染检验测方法，其特征在于，所述S1中预处理过程包括：将所采集的可见光图像、荧光图像与近红外图像分别输入畸变校正函数，依据相机内参矩阵与畸变参数模型进行像素映射校正，生成几何对齐图像集，对几何对齐图像集执行通道归一化操作，分别计算各通道灰度值的最大值与最小值，按归一化函数对每通道像素值进行线性映射，生成强度标准化图像集，对强度标准化图像集执行背景区域剔除操作，采用区域生长法结合亮度阈值策略提取前景区域掩模图，将掩模图与标准化图像集按像素位置相乘，...

【技术特征摘要】

1.基于计算机视觉的药品表面微生物污染检验测方法，其特征在于，包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于计算机视觉的药品表面微生物污染检验测方法，其特征在于，所述s1中预处理过程包括：将所采集的可见光图像、荧光图像与近红外图像分别输入畸变校正函数，依据相机内参矩阵与畸变参数模型进行像素映射校正，生成几何对齐图像集，对几何对齐图像集执行通道归一化操作，分别计算各通道灰度值的最大值与最小值，按归一化函数对每通道像素值进行线性映射，生成强度标准化图像集，对强度标准化图像集执行背景区域剔除操作，采用区域生长法结合亮度阈值策略提取前景区域掩模图，将掩模图与标准化图像集按像素位置相乘，生成标准化多模态图像样本集。

3.根据权利要求2所述的基于计算机视觉的药品表面微生物污染检验测方法，其特征在于，所述s2具体包括：

4.根据权利要求3所述的基于计算机视觉的药品表面微生物污染检验测方法，其特征在于，所述s3具体包括：

5....

【专利技术属性】
技术研发人员：汤丽昌，尹群健，何锦锋，朱飞如，叶有芳，李峰，黄荻舒，
申请(专利权)人：北海市公共检验检测中心北海市食品药品检验所，
类型：发明
国别省市：