[发明专利]一种基于机器视觉的铝铝泡罩包装药片缺陷检测方法

权利要求书

1.一种基于机器视觉的铝铝泡罩包装药片缺陷检测方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤1，建立模板药片图像，对模板药片图像进行预处理，获得模板药片图像中所有的模板参数；

步骤2，给定一张与模板药片同类型的待检测图像，对待检测图像预处理，得到二值图像；

步骤3，对二值图像进行连通域提取，计算每个连通域的面积、中心点坐标、最小外接矩形的边框坐标、紧致度参数，实现正常药片的初步定位；具体实现方式如下，

步骤3中计算每个连通域的紧致度，其计算公式如下：

其中j表示待检测图像中连通域的序号，S_j表示第j个连通域的面积，w_j和h_j表示第j个连通域最小外接矩形的宽和高，w_j×h_j表示最小外接矩形的面积，c_j即为所求的紧致度参数，取值范围为(0,1]；

设定紧致度阈值T，结合模板的面积阈值S_max和S_min对所有的连通域进行筛选，S_max和S_min分别为模板药片面积的最大值和最小值，满足条件S_min≤S_j≤S_max且c_j≥T的连通域判为可能正常的药片，其中，j表示待检测图像中连通域的序号，c_j表示第j个连通域的紧致度参数，将这些符合条件的连通域的中心点坐标保存到一个集合中；

计算集合中每两个连通域中心点之间的距离，若距离小于设定的阈值则判为多粒，将这两个连通域从集合中删除，剩下的即为待检测图像中完全正常的药片；

步骤4，将初步定位的药片与模板药片图像中的药片进行匹配，匹配上的认为是正常药片，对于匹配不上的药片则根据其在模板药片图像中的位置截取每粒药片的切片，通过特征分类来识别出缺损、缺粒、多粒的情况，最后对有缺陷的药片进行标记。

2.如权利要求1所述的一种基于机器视觉的铝铝泡罩包装药片缺陷检测方法，其特征在于：所述步骤1中对模板药片图像进行预处理的具体实现方式如下，

步骤1.1，将大小为m₀×n₀的彩色模板药片图像R₀转为灰度图像G₀，在灰度图像G₀上截取药片板大小的区域作为感兴趣区域，得到大小为m×n的药片板图像I₀；

步骤1.2，求取药片板图像I₀的均值μ，图像I₀减去均值之后得到图像I₁，通过大津法求图像I₁的分割阈值η，对图像I₁的每一个像素进行判断，大于η的置为255，小于η的置为0，得到药片为白色、基板为黑色的二值图像I₂；

步骤1.3，对二值图像I₂进行形态学开运算操作，即先腐蚀后膨胀，得到开运算后的结果图I₃。

3.如权利要求2所述的一种基于机器视觉的铝铝泡罩包装药片缺陷检测方法，其特征在于：步骤1中获得模板药片图像中所有的模板参数的具体实现方式如下，

步骤1.4，对图像I₃进行连通域分析，计算图像中所有连通域的中心点坐标及面积信息，设定面积阈值η₂，排除面积小于阈值η₂的连通域，剩下的连通域为正常药片；最后得到模板药片图像的总药片数d，每个药片的中心点坐标{(x₁,y₁),(x₂,y₂),...,(x_i,y_i),...,(x_d,y_d)}以及连通域面积{S₁,S₂,...,S_i,...,S_d}，其中i为模板药片图像中连通域的序号，求取药片面积的最大值S_max和最小值S_min，保存所有的模板参数以供后续检测时调用。