[发明专利]基于Facet方向导数的药液异物检测方法及系统

说明书

本申请提供一种基于Facet方向导数的药液异物检测方法及系统，方法包括：获取药剂图像，提取ROI图像；根据Facet模型获取ROI图像的特征点信息，计算不同方向的Facet方向导数；将不同方向的Facet方向导数进行融合，计算方向导数显著图；将方向导数显著图进行自适应阈值二值化分割，得到分割图像；遍历分割图像，对分割图像进行孔洞填充与连通区域面积分割处理，识别出非连通点，进而分离出可见异物。本申请充分利用Facet模型，通过计算单帧图像ROI区域的Facet方向导数，并进行融合，可以有效增强可见异物和气泡等干扰，快速分离前景与背景，然后通过自适应阈值分割以及孔洞填充、连通区域提取方式处理，分离输出可见异物。本方法简单有效，实时性高，易于实际应用。

技术领域

本申请属于医药图像处理领域，尤其涉及基于Facet方向导数的药液异物检测方法及系统。

背景技术

在药剂的生产过程中，生产环境、工艺以及封装技术等因素都会影响药剂的质量，混入一些来源不同的细小不溶性异物杂质，会污染药品，给患者的生命健康造成严重危害。因此制药企业都会有质量检测环节，瓶装液体质量检测大都采用旋转-急停的方式使瓶中异物运动旋转，采集实时图像，利用机器视觉的方法来判断液体中是否存在异物，这种方法可以实现低成本、高效率、高准确率地检测可见异物，而视觉检测效果会严重影响这项技术。

在药液可见异物检测中，主要的思想是利用多帧图像异物的运动信息，如帧差法、背景消除法以及神经网络分割等方法，这些方法都存在各自的优缺点，帧差法主要用于静止背景，背景消减法对序列前景有限定，神经网络分割的效果比较依赖模型参数的设置。然而，旋转-急停的可见异物检测时，普遍使用夹持装置夹持瓶体，容易造成其与输液瓶存在一定程度的抖动，因此导致帧差法及背景建模等方法很难消除夹持装置、瓶壁刻度、划痕等干扰，而且后续还要辅以多帧目标轨迹来确认目标，相比单帧检测类算法，这种多帧检测类算法的实时性较差。因此，针对多帧检测类算法的缺陷，有必要提供一种应用于药液异物提取的单帧图像检测方法。

发明内容

有鉴于此，本申请提供了一种基于Facet方向导数的药液异物检测方法及系统，通过计算单帧图像感兴趣区域的Facet方向导数特征，可以快速准确地分离气泡、异物与背景，有效地消除瓶壁刻度、划痕等干扰，检测到可见异物。

一种基于Facet方向导数的药液异物检测方法，包括以下步骤：

获取药剂图像，基于所述药剂图像对应的有效待检测区域提取ROI图像；

根据Facet模型获取所述ROI图像的特征点信息，计算单帧药剂图像对应的不同方向的Facet方向导数；

将不同方向的Facet方向导数进行融合，计算方向导数显著图；

将所述方向导数显著图进行自适应阈值二值化分割，得到分割图像；

遍历所述分割图像，对所述分割图像进行孔洞填充与连通区域面积分割处理，识别出非连通点，进而分离出可见异物。

优选的，基于所述药剂图像对应的有效待检测区域提取ROI图像的方法为：

输入药剂图像I(x,y)，根据公式与分别计算行幅值累加曲线和列幅值累加曲线；

设定行、列幅值累加曲线的阈值，进行阈值分割；

求取曲线的最小值，确定边界区域；

其中，上下左右边界点y_top、y_bottom、x_left、x_right分别为：坐标(i,j)在X、Y轴方向的极大坐标值为m、n，即0＜x≤m，0＜y≤n。

根据边界区域，设定图像感兴趣的有效待检测区域，提取ROI图像；计算函数如下：