CN103625700B - 一种药丸灌装质量检测方法 - Google Patents

Abstract

本发明属于数字图像处理技术领域，涉一种药丸灌装质量检测方法：采集用于检测灌装机药丸数量的图像；在采集的图像中选择灌装前检测区域和灌装后的检测区域；对灌装前检测区域和灌装后的检测区域内的图像分别进行阈值分割，分别得到灌装前和灌装后的两个检测区域的二值图；分别对灌装前检测区域和灌装后的检测区域的二值图进行Blob分析，判断药丸数量；判断药丸灌装质量的原因。该检测方法能代替人工进行检测，并克服了人工检测过程中主观因素的干扰，能快速、客观、准确地检测出药丸数量不足、药丸残缺问题，提高了药品质量的检测精度和效率。

Description

一种药丸灌装质量检测方法

所属技术领域

本发明属于数字图像处理技术领域，涉及一种药丸灌装质量检测方法。

背景技术

药丸灌装过程中，药丸数量不足、药丸残缺等问题直接影响药品的质量。目前，药丸数量的检测主要靠人工目测。在包装生产线运行过程中，工作人员目测检查药丸漏斗是否全部填充满，药丸是否残缺以及药丸是否完全漏下。人工检测虽然方便、直观，但是受主观因素影响大，工人长时间工作容易造成视觉疲劳，会出现判断错误，进而影响药品质量。

发明内容

本发明的目的是提供一种能代替人工进行检测的药丸灌装质量检测方法，以克服人工检测过程中主观因素的干扰，能快速、客观、准确地检测出药丸数量不足、药丸残缺问题，提高药品质量的检测精度和效率。本发明的技术方案如下：

（1）采集用于检测灌装机药丸数量的图像，每幅图像同时包含相邻的前一个工位灌装后的状态信息及后一个工位灌装前的状态信息；

（2）在采集的图像中选择灌装前检测区域和灌装后的检测区域；

（3）对灌装前检测区域和灌装后的检测区域内的图像分别进行阈值分割，分别得到灌装前和灌装后的两个检测区域的二值图，对每个检测区域，采用下列的方法获得进行检测区域图像分割的阈值：

第一步、对检测区域图像进行灰度直方图计算；

第二步、根据灰度直方图的计算结果，从灰度级0开始向着灰度级大于0的方向，对各个灰度级的出现的次数进行累加，当累加的值达到检测区域图像像素总数的x%时，记录当前灰度级的值，把该值作为检测区域图像中灰度级最小的值；

第三步、从灰度级255开始向着灰度级小于255的方向，对各个灰度级的出现的次数进行累加，当累加的值达到检测区域图像像素总数的y%时，记录当前灰度级的值，把该值作为检测区域图像中灰度级最大的值；

第四步、取出上述步骤中得到的最小值和最大值，把位于最小值和最大值之间的z%的位置的灰度级作为检测区域图像分割的阈值。

（4）分别对灌装前检测区域和灌装后的检测区域的二值图进行Blob分析，判断药丸数量：根据药丸的大小，选择blob的圆度和面积为过滤条件，即只有当bolb的圆度在最小圆度和最大圆度之间并且面积在最小面积和最大面积之间时，才认为该连通区域为blob；根据过滤条件，分别找到灌装前和灌装后的两个检测区域内的所有blob，并统计灌装前检测区域和灌装后的检测区域内的blob的个数；

（5）当灌装前检测区域内的blob个数不为0时，认为该工位在采集图像的时刻可能存在药丸残缺或漏斗没有完全充满，导致药丸数量不足；当灌装后检测区域的blob个数少于漏斗的孔数时，认为药丸没有完全漏下，导致药丸数量不足。

该检测方法能代替人工进行检测，并克服了人工检测过程中主观因素的干扰，能快速、客观、准确地检测出药丸数量不足、药丸残缺问题，提高了药品质量的检测精度和效率。

附图说明

图1待检测图像。

图2灌装前和灌装后检测区域（灰色圆内的区域）。

图3灌装前和灌装后blob分析得到的blob（灰色曲线所包络的小孔区域）。

具体实施方式

本发明利用相关图像处理方法，检测灌装机灌装前药丸漏斗是否全部充满药丸，药丸是否残缺；检测灌装机灌装后药丸漏斗是否全部漏下。下面结合附图和实施例对本发明进行说明。

（1）采集一幅图像，如图1所示，同时包含灌装前和灌装后的状态信息（在该图像中的灌装前和灌装后不是指同一袋药丸）。图像左侧的漏斗为药丸灌装前之前的状态，如果药丸数量充足，药丸填充漏斗中的所有小孔。当漏斗转到右侧位置后，漏斗的状态为灌装后的状态，如果药丸数量充足，药丸全部从小孔中漏下。。

（2）分别选择灌装前和灌装后的检测区域，如图2所示。

（3）对灌装前检测区域和灌装后的检测区域内的图像分别进行阈值分割。

硬阈值分割方法容易受图像亮度影响，为了避免图片亮度对分割造成影响，利用下面方法对检测区域图像进行阈值分割。方法如下：第一步、对检测区域图像进行灰度直方图计算；第二步、根据灰度直方图的计算结果，从灰度级0开始向着灰度级大于0的方向，对各个灰度级的出现的次数进行累加，当累加的值达到检测区域图像像素总数的x%时，记录当前灰度级的值，把该值作为检测区域图像中灰度级最小的值。从灰度级255开始向着灰度级小于255的方向，对各个灰度级的出现的次数进行累加，当累加的值达到检测区域图像像素总数的y%时（y值由用户设定），记录当前灰度级的值，把该值作为检测区域图像中灰度级最大的值；第三步、取出第二步中得到的最小值和最大值，把位于最小值和最大值之间z%（z值由用户设置）的位置的灰度级作为检测区域图像分割的阈值。较暗的噪点比较多时，x值应该设置的稍大；较亮的噪点比较多时，y值应该设置的稍大。

在本实施例中，x、y、z分别设置为5、0、34。根据这三个参数，将灌装前检测区域和灌装后的检测区域的目标和背景分离，分别得到灌装前和灌装后的两个检测区域的二值图。

（4）选择blob的圆度和面积为过滤条件，只有当bolb的圆度值在0.8到1.5之间并且面积在50到250之间时，才认为该连通区域为blob。图3中左侧漏斗位置的灰色曲线所包络的小孔区域为灌装前找到的所有blob区域；图3中右侧漏斗位置的灰色曲线所包络的小孔区域为灌装后找到的所有blob区域；从图3左侧可以看出灌装前的blob个数为1不等于0，认为灌装前漏斗中的小孔没有完全充满，药丸数量不足；从图3右侧可以看出灌装后的blob个数为20等于漏斗中的小孔个数，认为灌装后所有药丸全部漏下，药丸数量充足。

Claims (1)

1.一种药丸灌装质量检测方法，包括下列步骤：

(1)采集用于检测灌装机药丸数量的图像，每幅图像同时包含相邻的前一个工位灌装后的状态信息及后一个工位灌装前的状态信息；

(2)在采集的图像中选择灌装前检测区域和灌装后的检测区域；

(3)对灌装前检测区域和灌装后的检测区域内的图像分别进行阈值分割，分别得到灌装前和灌装后的两个检测区域的二值图，对每个检测区域，采用下列的方法获得进行检测区域图像分割的阈值：

第一步、对检测区域图像进行灰度直方图计算；

第二步、根据灰度直方图的计算结果，从灰度级0开始向着灰度级大于0的方向，对各个灰度级的出现的次数进行累加，当累加的值达到检测区域图像像素总数的x％时，记录当前灰度级的值，把该值作为检测区域图像中灰度级最小的值；

第三步、从灰度级255开始向着灰度级小于255的方向，对各个灰度级的出现的次数进行累加，当累加的值达到检测区域图像像素总数的y％时，记录当前灰度级的值，把该值作为检测区域图像中灰度级最大的值；

第四步、取出上述步骤中得到的最小值和最大值，把位于最小值和最大值之间的z％的位置的灰度级作为检测区域图像分割的阈值；

(4)分别对灌装前检测区域和灌装后的检测区域的二值图进行Blob分析，判断药丸数量：根据药丸的大小，选择blob的圆度和面积为过滤条件，若某连通区域的圆度在最小圆度和最大圆度之间并且面积在最小面积和最大面积之间时，认为该连通区域为blob；根据过滤条件，分别找到灌装前和灌装后的两个检测区域内的所有blob，并统计灌装前检测区域和灌装后的检测区域内的blob的个数；

(5)当灌装前检测区域内的blob个数不为0时，认为该工位在采集图像的时刻可能存在药丸残缺或漏斗没有完全充满，导致药丸数量不足；当灌装后检测区域的blob个数少于漏斗的孔数时，认为药丸没有完全漏下，导致药丸数量不足。