[发明专利]一种基于机器视觉的药盒内药袋数量的检测方法

权利要求书

1.一种基于机器视觉的药盒内药袋数量的检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

实时采集药品生产线上药盒中药袋的原始图像，并对所述原始图像进行预处理，得到二值图像；

采用细化算法提取所述二值图像中的药袋轮廓，得到图像骨架；

按照多区域轮廓统计方法将所述图像骨架分成长度相等的多个区域，提取每个区域中的各个药袋的轮廓，并计算每个区域的轮廓数量；

遍历全部区域的轮廓数量，取其中重复率最高的数值作为药盒内药袋的最终计数结果；

所述多区域轮廓统计方法包括以下步骤：

按单个药袋的平铺方向将所述图像骨架分成长度相等的多个区域，使每个区域均包含药盒中各个药袋的部分图像骨架；

对每个区域分别进行边缘掩码计算，将每个区域中的图像骨架的边缘像素灰度值置0；

分别提取每个区域中的各个药袋的轮廓，将每个区域提取到的轮廓对应保存至相应的二维向量中，将每个二维向量的子向量个数分别作为各个区域中的药袋数量；

将每个二维向量的子向量个数保存至一个一维数组中；

遍历一维数组，计算出其中重复率最高的数值，作为药盒内药袋的最终计数结果；

药盒内药袋的计数过程为：

将每个区域中的药袋数量构建为如下的一维数组P；

P＝{p₁，p₂，...p_m}；

其中，P表示一维数组，m表示图像骨架所划分的区域个数，p_m表示第m个区域中的轮廓数量；

遍历一维数组P，将计算出的各轮廓数量出现的次数存入一维数组X中；

X＝{x₁，x₂，...，x_n}，0≤n≤m；

其中，x_n表示各轮廓数量出现的次数；

将各轮廓数量与其出现的次数进行数据绑定，通过泡沫排序法对x₁-x_n进行降序，选择出最大值x_max，将x_max作为药盒内药袋的最终计数结果；

其中，y表示药盒内药袋的最终计数结果。

2.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的药盒内药袋数量的检测方法，其特征在于，所述预处理包括依次对所述原始图像进行灰度化处理、缩放、裁剪、高斯平滑处理和阈值分割。

3.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的药盒内药袋数量的检测方法，其特征在于，所述采用细化算法提取所述二值图像中的药袋轮廓，得到图像骨架，包括：

从所述二值图像中提取一系列具有一定形状的结构元素，在结构元素与其覆盖的二值图像中某一区域完全相同时，则该区域中心像素点被标记；

按照从左上角到右下角的顺序，采用迭代算法检测是否存在被标记的像素点，若存在，则继续重复迭代过程，反之，则删除所有被标记的像素点；

将剩下的像素点构成的区域作为所述图像骨架。

4.根据权利要求3所述的一种基于机器视觉的药盒内药袋数量的检测方法，其特征在于，每次迭代过程包括两个子过程，分别为子过程1和子过程2，其中，子过程1的判断条件如下：

其中，P₀为前景点，如果同时满足上述四个条件，则判断P₀为可删除的点；条件1判断P₀是否为端点，如果P₀仅有一个邻点，则为端点，不能被标记；如果P₀有七个邻点，为保证图像骨架的连通性，不能被标记；条件2检测P₀的8个邻点是否有0到1之间的变化；条件3标记P₀的8个邻点中东南边的非骨架像素点；条件4标记P₀的8邻点中西北角的非骨架像素点；

子过程2的判断过程为：

其中，P₀如果同时满足上述四个条件，则判断P₀为可删除的点；条件7标记P₀的8各邻点中西北边的非骨架像素点；条件8标记P₀的8各邻点中东南角的非骨架像素点。