一种基于机器视觉的药片缺失检测方法及系统

1.本文件涉及视觉检测技术领域，尤其涉及一种基于机器视觉的药片缺失检测方法及系统。


背景技术：

2.目前，药片放置在铝塑泡罩的药片板中是一种常见的包装方式，包装时机器需要将若干个药片封装至药片板中，然后装入相应的包装盒中流入市场售卖。而通常在机器封装完药丸之后，为了保证封装药丸的完整性以及准确性需要进行检查，而目前的的检查通常通过人工检查，一方面耗费人力，另一方面容易出错，没办法准确检测出封装错误，当药丸板漏封药丸而存在药丸缺失，或者药丸板封装的药丸数量正确但某个区域封装的药丸的种类不对应时，人工容易出现遗漏，错误率高。
3.因此，开发一套快速且准确的药片缺失检测方法是很有必要的。


技术实现要素：

4.本说明书一个或多个实施例提供了一种基于机器视觉的药片缺失检测方法，包括：
5.s1.获取药片包装的标准图像和待检测图像，对所述标准图像和待检测图像进行灰度化处理，得到灰度图像；
6.s2.基于所述标准图像不同区域之间的灰度差异，对所述标准图像根据预设阈值范围进行阈值分割，确定第一包装区域及第一药片区域；
7.s3.基于所述待检测图像不同区域之间的灰度差异，根据预设阈值范围对所述待检测图像进行阈值分割，确定第二包装区域；
8.s4.分别计算所述第一包装区域和第二包装区域角点的坐标，并根据所述第一包装区域和第二包装区域的角点坐标计算投影变换矩阵；
9.s5.根据得到的投影变换矩阵，将所述第一药片区域投影到所述待检测图像上，得到第二药片区域，通过抠图处理获取目标图像；
10.s6.根据得到的所述目标图像，通过计算所述目标图像的对比度，判断药片是否存在缺失。
11.本说明书一个或多个实施例提供了一种基于机器视觉的药片缺失检测系统，包括：
12.图像获取模块：用于获取药片包装的标准图像和待检测图像，并对所述标准图像和待检测图像进行灰度化处理，得到灰度图像；
13.标准图像分割模块：用于基于所述标准图像不同区域之间的灰度差异，对所述标准图像根据预设阈值范围进行阈值分割，确定第一包装区域及第一药片区域；
14.待检测图像分割模块：用于基于所述待检测图像不同区域之间的灰度差异，根据预设阈值范围对所述待检测图像进行阈值分割，确定第二包装区域；
15.变换矩阵计算模块：用于分别计算所述第一包装区域和第二包装区域角点的坐标，并根据所述第一包装区域和第二包装区域的角点坐标计算投影变换矩阵；
16.目标图像获取模块：用于根据得到的投影变换矩阵，将所述第一药片区域投影到所述待检测图像上，得到第二药片区域，通过抠图获取目标图像；
17.缺失判断模块：用于根据得到的所述目标图像，通过计算所述目标图像的对比度，判断药片是否存在缺失。
18.本说明书一个或多个实施例提供了一种电子设备，包括：处理器；以及，被安排成存储计算机可执行指令的存储器，所述计算机可执行指令在被执行时使所述处理器执行时实现上述注塑件毛刺的视觉检测方法的步骤。
19.本说明书一个或多个实施例提供了一种存储介质，用于存储计算机可执行指令，所述计算机可执行指令在被执行时实现上述注塑件毛刺的视觉检测方法的步骤。
20.采用本发明实施例，在对药片板上的缺失药片进行检测时，无需通过人工检测，而是通过视觉检测，即通过对标准图像进行处理得到药片所在参考区域，根据药片所在参考区域到待检测图像的投影，确定药片板上药片的检测结果，提高了检测精确度及检测效率，有效的降低了人力成本。
21.上述说明仅是本发明技术方案的概述，为了能够更清楚了解本发明的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本发明的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本发明的具体实施方式。
附图说明
22.为了更清楚地说明本说明书一个或多个实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本说明书中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
23.图1为本说明书一个或多个实施例提供的一种基于机器视觉的药片缺失检测方法的流程图；
24.图2为本说明书一个或多个实施例提供的一种基于机器视觉的药片缺失检测系统的示意图；
25.图3为本说明书一个或多个实施例提供的一种基于机器视觉的药片缺失检测设备的结构示意图。
具体实施方式
26.为了使本技术领域的人员更好地理解本说明书一个或多个实施例中的技术方案，下面将结合本说明书一个或多个实施例中的附图，对本说明书一个或多个实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本说明书的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本说明书一个或多个实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本文件的保护范围。
27.方法实施例
28.根据本发明实施例，提供了一种基于机器视觉的药片缺失检测方法，图1是本说明
书一个或多个实施例提供的一种基于机器视觉的药片缺失检测方法的流程图，如图1所示，根据本发明实施例的基于机器视觉的药片缺失检测方法具体包括：
29.s1.获取药片包装的标准图像和待检测图像，对所述标准图像和待检测图像进行灰度化处理，得到灰度图像；
30.s2.基于所述标准图像不同区域之间的灰度差异，对所述标准图像根据预设阈值范围进行阈值分割，确定第一包装区域及第一药片区域；
31.s3.基于所述待检测图像不同区域之间的灰度差异，根据预设阈值范围对所述待检测图像进行阈值分割，确定第二包装区域；
32.s4.分别计算所述第一包装区域和第二包装区域角点的坐标，并根据所述第一包装区域和第二包装区域的角点坐标计算投影变换矩阵；
33.s5.根据得到的投影变换矩阵，将所述第一药片区域投影到所述待检测图像上，得到第二药片区域，通过抠图处理获取目标图像；
34.s6.根据得到的所述目标图像，通过计算所述目标图像的对比度，判断药片是否存在缺失。
35.采用本发明实施例，在对药片板上的缺失药片进行检测时，无需通过人工检测，而是通过视觉检测，即通过对标准图像进行处理得到药片所在参考区域，根据药片所在参考区域到待检测图像的投影，确定药片板上药片的检测结果，提高了检测精确度及检测效率，有效的降低了人力成本。
36.下面对基于机器视觉的药片缺失检测方法进行具体阐述：
37.获取药片包装的标准图像和待检测图像，对所述标准图像和待检测图像进行灰度化处理，得到灰度图像，具体包括：
38.s101.获取药片包装的标准图像及待检测图像。
39.s102.求取药片包装的标准图像及待检测图像中rgb三通道的平均值，并将所述平均值作为灰度值，以通过所述灰度值对药片包装的标准图像及待检测图像进行灰度化处理，得到灰度图像。
40.标准图像是药片正确封装的药片板图像，为一张多通道(channel)图像。
41.基于所述标准图像不同区域之间的灰度差异，对所述标准图像根据预设阈值范围进行阈值分割，确定第一包装区域及第一药片区域，具体包括：
42.s201.确定预先设置的灰度阈值，所述灰度阈值，是根据所述标准图像中所述药片区域图像和包装区域图像之间的灰度差异确定的；
43.s202.根据所述灰度阈值，对标准图像进行阈值分割，提取灰度值在第一预设阈值范围内的区域得到所述包装区域；
44.s203.提取灰度值在第二预设阈值范围内的区域，并经过特征选择和闭运算处理后得到所述药片区域。
45.其中，提取灰度值在第二预设阈值范围内的区域，并经过特征选择和闭运算处理后得到所述药片区域具体包括：
46.s2031.对标准图像进行阈值分割，提取出灰度值在第二预设阈值范围内的区域，得到第一区域；
47.s2032.对所述第一区域进行断开连通域处理，选择面积范围为1000～9999的区
域，得到第二区域；
48.s2033.对所述第二区域进行闭运算处理，得到所述药片区域。
49.其中，用于进行阈值分割的第一预设阈值范围为90～255，第二阈值范围为0～140。
50.基于所述待检测图像不同区域之间的灰度差异，根据预设阈值范围对所述待检测图像进行阈值分割，确定第二包装区域。
51.其中，对待检测图像进行阈值分割时的预设阈值范围为90～255。
52.需要说明的是，面积范围和灰度阈值可以根据需要进行调整，本实施例中的设置值不是唯一设置值。
53.分别计算所述第一包装区域和第二包装区域角点的坐标，并根据所述第一包装区域和第二包装区域的角点坐标计算投影变换矩阵，具体包括：
54.s401.根据所述第一包装区域得到其外接轮廓，根据所述外接轮廓的四条边，求相邻两边的交点，得到所述第一包装区域的四个角点，作为坐标一；
55.s402.根据所述第二包装区域得到其外接轮廓，根据所述外接轮廓的四条边，求相邻两边的交点，得到所述第二包装区域的四个角点，得到坐标二；
56.s403.根据所述坐标一和坐标二，计算出对应点的投影变换矩阵，如公式1所示：
[0057][0058]
其中，(u,v,w)为坐标一，为坐标二，为变换矩阵。
[0059]
根据得到的投影变换矩阵，将所述第一药片区域投影到所述待检测图像上，得到第二药片区域，通过抠图处理获取目标图像。
[0060]
根据得到的所述目标图像，通过计算所述目标图像的对比度，判断药片是否存在缺失，具体包括：
[0061]
计算所述目标图像的对比度；当所述对比度小于第一设定值时，确定检测结果为药片缺失；当所述对比度大于第二设定值时，确定检测结果为正常。
[0062]
通常情况下，若药片缺失，则获取的目标图像的对比度最大不超过20，若药片没有缺失，则目标图像的对比度大于40，因此本发明实施例将目标图像对比度的第一设定值设置为20，第二设定值设置为40。
[0063]
系统实施例
[0064]
根据本发明实施例，提供了一种基于机器视觉的药片缺失检测系统，图2是本说明书一个或多个实施例提供的一种基于机器视觉的药片缺失检测系统的示意图，如图2所示，根据本发明实施例的基于机器视觉的药片缺失检测系统具体包括：
[0065]
图像获取模块20：用于获取药片包装的标准图像和待检测图像，并对所述标准图像和待检测图像进行灰度化处理，得到灰度图像；
[0066]
标准图像分割模块21：用于基于所述标准图像不同区域之间的灰度差异，对所述
标准图像根据预设阈值范围进行阈值分割，确定第一包装区域及第一药片区域；
[0067]
待检测图像分割模块22：用于基于所述待检测图像不同区域之间的灰度差异，根据预设阈值范围对所述待检测图像进行阈值分割，确定第二包装区域；
[0068]
变换矩阵计算模块23：用于分别计算所述第一包装区域和第二包装区域角点的坐标，并根据所述第一包装区域和第二包装区域的角点坐标计算投影变换矩阵；
[0069]
目标图像获取模块24：用于根据得到的投影变换矩阵，将所述第一药片区域投影到所述待检测图像上，得到第二药片区域，通过抠图获取目标图像；
[0070]
缺失判断模块25：用于根据得到的所述目标图像，通过计算所述目标图像的对比度，判断药片是否存在缺失。
[0071]
本发明实施例是与上述方法实施例对应的系统实施例，各个模块的具体操作可以参照方法实施例的描述进行理解，在此不再赘述。
[0072]
装置实施例一
[0073]
本发明实施例提供一种基于机器视觉的药片缺失检测设备，如图3所示，包括：存储器30、处理器32及存储在所述存储器30上并可在所述处理器32上运行的计算机程序，所述计算机程序被所述处理器32执行时实现如下方法步骤：
[0074]
s1.获取药片包装的标准图像和待检测图像，对所述标准图像和待检测图像进行灰度化处理，得到灰度图像；
[0075]
s2.基于所述标准图像不同区域之间的灰度差异，对所述标准图像根据预设阈值范围进行阈值分割，确定第一包装区域及第一药片区域；
[0076]
s3.基于所述待检测图像不同区域之间的灰度差异，根据预设阈值范围对所述待检测图像进行阈值分割，确定第二包装区域；
[0077]
s4.分别计算所述第一包装区域和第二包装区域角点的坐标，并根据所述第一包装区域和第二包装区域的角点坐标计算投影变换矩阵；
[0078]
s5.根据得到的投影变换矩阵，将所述第一药片区域投影到所述待检测图像上，得到第二药片区域，通过抠图处理获取目标图像；
[0079]
s6.根据得到的所述目标图像，通过计算所述目标图像的对比度，判断药片是否存在缺失。
[0080]
装置实施例二
[0081]
本发明实施例提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有信息传输的实现程序，所述程序被处理器52执行时实现如下方法步骤：
[0082]
s1.获取药片包装的标准图像和待检测图像，对所述标准图像和待检测图像进行灰度化处理，得到灰度图像；
[0083]
s2.基于所述标准图像不同区域之间的灰度差异，对所述标准图像根据预设阈值范围进行阈值分割，确定第一包装区域及第一药片区域；
[0084]
s3.基于所述待检测图像不同区域之间的灰度差异，根据预设阈值范围对所述待检测图像进行阈值分割，确定第二包装区域；
[0085]
s4.分别计算所述第一包装区域和第二包装区域角点的坐标，并根据所述第一包装区域和第二包装区域的角点坐标计算投影变换矩阵；
[0086]
s5.根据得到的投影变换矩阵，将所述第一药片区域投影到所述待检测图像上，得
到第二药片区域，通过抠图处理获取目标图像；
[0087]
s6.根据得到的所述目标图像，通过计算所述目标图像的对比度，判断药片是否存在缺失。
[0088]
本实施例所述计算机可读存储介质包括但不限于为：rom、ram、磁盘或光盘等。
[0089]
最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围。