CN109614879B - 基于图像识别的料斗颗粒检测方法 - Google Patents

基于图像识别的料斗颗粒检测方法 Download PDF

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CN109614879B CN201811374114.7A CN201811374114A CN109614879B CN 109614879 B CN109614879 B CN 109614879B CN 201811374114 A CN201811374114 A CN 201811374114A CN 109614879 B CN109614879 B CN 109614879B
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Abstract

本发明公开了一种基于图像识别的料斗颗粒检测方法,一、实时获取料斗筒壁的图像；二、并对数字图像进行量化和取样获得矩阵：三、获取粉尘颗粒模板图；四、转换为灰度图，并获得矩阵第i行第j列的像素值；五、对灰度图进行分割，并对灰度图进行二值处理获得二值化像素值，六、获得模板，并将模板与样本比对，获得子图；七、通过比较模板与子图的相似性，衡量模板与子图之间的关系，在模板与子图匹配时，该项具有极大值，并对其归一化得到模板匹配的相关系数R(i，j)，并将模板与子图进行匹配，完成图像识别；八、在R(i，j)≥0.5时，继续进行清洗，反之则完成清洗，基于颗粒检测系统将大大提高清洗机清洗效率，并节约水资源，尤其在清洗大批量料斗时候，最为突出。

Description

基于图像识别的料斗颗粒检测方法
技术领域
本发明涉及料斗洁净度检测领域，具体涉及一种基于图像识别的料斗颗粒检测方法。
背景技术
在固体制剂生产中，常离不开混合、加料传递及器具清洗工序，而我国当前大多固体制剂生产中最突出的问题便是工具器的清洗(即料斗的清洗)。从《药品生产验证指南(2003)》对设备清洗验证的目的作了定义，“设备清洗验证的目的是通过测试证明该设备的自动清洗程序或人工清洗程序能够清除设备部件上的活性药物残留物，并达到可接受的合格标准，并证明此清洗程序的稳定性和重演性。”现有单腔式、双腔式料斗清洗机虽然摆脱手工清洗方式，采用自动智能清洗方式，但是清洗方式采用单一化方案，即清洗机按照程序要求完成清洗，清洗方式、时间等关键参数按照经验所设定来完成对料斗的清洗过程，此时桶壁上是否残留药品粉尘颗粒清洗系统并不知道。
现有采用对清洗后水质进行检测来间接说明清洗的洁净度，事实证明该方法并不能说明桶壁是否有残留物。
发明内容
针对以上不足，本发明提供一种基于图像识别的料斗颗粒检测方法。
为实现上述目的，本发明提供一种基于图像识别的料斗颗粒检测方法，其包括以下步骤：
一、通过拍摄装置实时获取料斗筒壁的图像，并将其发送至上位机，获得数字图像；
二、并对数字图像进行量化和取样获得矩阵：
Figure BDA0001870305800000011
Figure BDA0001870305800000021
Figure BDA0001870305800000022
其中，彩色图像由三张单色像素图合成构成，表示为fr(x1，y1)，fb(x2，y2)，fg(x3，y3)，其中(x，y)为坐标，M为行数，N为列数；
三、获取粉尘颗粒模板图；
四、将获取的粉尘颗粒模板图转换为灰度图f(x，y)，并获得矩阵第i行第j列的像素值
Figure BDA0001870305800000023
五、对灰度图f(x，y)进行分割，并对灰度图f(x，y)进行二值处理获得二值化像素值g(x，y)，
Figure BDA0001870305800000024
T为二值化阈值；
六、将上述分割区域为0的像素集合定义为w×h个像素，并作为模板T(x4，y4)，将步骤一中获得的图像作为样本，定义为W×H个像素，模板少于样本，并将模板与样本比对，矩阵第i行，第j列，模板的移动范围为
Figure BDA0001870305800000025
而模板覆盖样本的区域定义为子图Sij(x5，y5)；
七、通过比较模板与子图的相似性，利用
Figure BDA0001870305800000026
衡量模板与子图之间的关系，其中
Figure BDA0001870305800000027
为子图能量，
Figure BDA0001870305800000028
为模板的能量项，
Figure BDA0001870305800000031
为模板与子图的互相关，随(i，j)变化而变化，在模板与子图匹配时，该项具有极大值，并对其归一化得到模板匹配的相关系数，
Figure BDA0001870305800000032
并将模板与子图进行匹配，随着(i，j)变化，当找到R(i，j)的最大值Rmax(i，j)时，此时对应的子图为匹配目标，完成图像识别；
八、在R(i，j)≥0.5时，继续进行清洗，反之则完成清洗。
步骤三中，粉尘颗粒模板图表示该模板上有一处粉尘颗粒块存在。
步骤五中，获取灰度值k的概率
Figure BDA0001870305800000033
其中图像像素总数t＝M*N，灰色范围为[0，L-1]，灰度值k的像素为nk，
将图像中的像素按灰度值用阈值T分成两类C0和C1，其中C0对应于灰度值在[0，T-1]之间的像素，C1对应于灰度值(像素值)在[T，T-1]之间的像素，则C0和C1的概率分别为
Figure BDA0001870305800000034
C0和C1的均值分别为
Figure BDA0001870305800000035
整个图像的灰度均值为u＝w0u0+w1u1，获得类间方差为σ2＝ω*w0(u0-u)2+w1(u1-u)2，其中权重因子ω∈[0,1]，T在[0，L-1]范围内以步长1依次递增，L为灰度图像的灰度级数目，当σ2最大时对应的T为最佳阈值。
权重因子ω为0.3。
本发明的有益效果：现有清洗系统基于经验方式，对于不同规格的料斗，均采用固定时间，无形中造成资源的浪费。而基于颗粒检测系统将大大提高清洗机清洗效率，经系统监测已经清洗“干净”，则停止清洗，本办法切实有效节约水资源及电力，而且在清洗大批量料斗时候，清洗效率更为突出。
附图说明
图1是检测系统流程图。
具体实施方式
下面针对附图对本发明的实施例作进一步说明：
本发明提供一种基于图像识别的料斗颗粒检测方法，其包括以下步骤：
一、通过拍摄装置实时获取料斗筒壁的图像，并将其发送至上位机，获得数字图像；
二、并对数字图像进行量化和取样获得矩阵：
Figure BDA0001870305800000041
Figure BDA0001870305800000042
Figure BDA0001870305800000043
其中，彩色图像由三张单色像素图合成构成，表示为fr(x1，y1)，fb(x2，y2)，fg(x3，y3)，其中(x，y)为坐标，M为行数，N为列数；
三、获取粉尘颗粒模板图,步骤三中，粉尘颗粒模板图表示该模板上有一处粉尘颗粒块存在；
四、将获取的粉尘颗粒模板图转换为灰度图f(x，y)，并获得矩阵第i行第j列的像素值
Figure BDA0001870305800000044
五、对灰度图f(x，y)进行分割，并对灰度图f(x，y)进行二值处理获得二值化像素值g(x，y)，
Figure BDA0001870305800000045
T为二值化阈值；
步骤五中，获取灰度值k的概率
Figure BDA0001870305800000046
其中图像像素总数t＝M*N，灰色范围为[0，L-1]，灰度值k的像素为nk，
将图像中的像素按灰度值用阈值T分成两类C0和C1，其中C0对应于灰度值在[0，T-1]之间的像素，C1对应于灰度值(像素值)在[T，T-1]之间的像素，则C0和C1的概率分别为
Figure BDA0001870305800000051
C0和C1的均值分别为
Figure BDA0001870305800000052
整个图像的灰度均值为u＝w0u0+w1u1，获得类间方差为σ2＝ω*w0(u0-u)2+w1(u1-u)2，其中权重因子ω∈[0,1]，目标较小时候取小值，通过对目标方差加权，使加权后目标方差小于原始目标方差，增大目标与背景的方差，权重因子ω为0.3，T在[0，L-1]范围内以步长1依次递增，L为灰度图像的灰度级数目，当σ2最大时对应的T为最佳阈值。
六、将上述分割区域为0的像素集合定义为w×h个像素，并作为模板T(x4，y4)，将步骤一中获得的图像作为样本，定义为W×H个像素，模板少于样本，并将模板与样本比对，矩阵第i行，第j列，模板的移动范围为
Figure BDA0001870305800000053
而模板覆盖样本的区域定义为子图Sij(x5，y5)；
七、通过比较模板与子图的相似性，利用
Figure BDA0001870305800000054
衡量模板与子图之间的关系，其中
Figure BDA0001870305800000055
为子图能量，
Figure BDA0001870305800000056
为模板的能量项，
Figure BDA0001870305800000057
为模板与子图的互相关，随(i，j)变化而变化，在模板与子图匹配时，该项具有极大值，并对其归一化得到模板匹配的相关系数，
Figure BDA0001870305800000058
并将模板与子图进行匹配，随着(i，j)变化，当找到R(i，j)的最大值Rmax(i，j)时，此时对应的子图为匹配目标，完成图像识别；
八、在R(i，j)≥0.5时，继续进行清洗，反之则完成清洗。
实施例不应视为对本发明的限制，但任何基于本发明的精神所作的改进，都应在本发明的保护范围之内。

Claims (4)

1.一种基于图像识别的料斗颗粒检测方法，其特征在于：其包括以下步骤：
一、通过拍摄装置实时获取料斗筒壁的图像，并将其发送至上位机，获得数字图像；
二、并对数字图像进行量化和取样获得矩阵：
Figure FDA0001870305790000011
Figure FDA0001870305790000012
Figure FDA0001870305790000013
其中，彩色图像由三张单色像素图合成构成，表示为fr(x1，y1)，fb(x2，y2)，fg(x3，y3)，其中(x，y)为坐标，M为行数，N为列数；
三、获取粉尘颗粒模板图；
四、将获取的粉尘颗粒模板图转换为灰度图f(x，y)，并获得矩阵第i行第j列的像素值
Figure FDA0001870305790000014
五、对灰度图f(x，y)进行分割，并对灰度图f(x，y)进行二值处理获得二值化像素值g(x，y)，
Figure FDA0001870305790000015
T为二值化阈值；
六、将上述分割区域为0的像素集合定义为w×h个像素，并作为模板T(x4，y4)，将步骤一中获得的图像作为样本，定义为W×H个像素，模板少于样本，并将模板与样本比对，矩阵第i行，第j列，模板的移动范围为
Figure FDA0001870305790000021
而模板覆盖样本的区域定义为子图Sij(x5，y5)；
七、通过比较模板与子图的相似性，利用
Figure FDA0001870305790000022
衡量模板与子图之间的关系，其中
Figure FDA0001870305790000023
为子图能量，
Figure FDA0001870305790000024
为模板的能量项，
Figure FDA0001870305790000025
为模板与子图的互相关，随(i，j)变化而变化，在模板与子图匹配时，该项具有极大值，并对其归一化得到模板匹配的相关系数，
Figure FDA0001870305790000026
并将模板与子图进行匹配，随着(i，j)变化，当找到R(i，j)的最大值Rmax(i，j)时，此时对应的子图为匹配目标，完成图像识别；
八、在R(i，j)≥0.5时，继续进行清洗，反之则完成清洗。
2.根据权利要求1所述的基于图像识别的料斗颗粒检测方法，其特征在于：步骤三中，粉尘颗粒模板图表示该模板上有一处粉尘颗粒块存在。
3.根据权利要求1所述的基于图像识别的料斗颗粒检测方法，其特征在于：步骤五中，获取灰度值k的概率
Figure FDA0001870305790000027
其中图像像素总数t＝M*N，灰色范围为[0，L-1]，灰度值k的像素为nk，
将图像中的像素按灰度值用阈值T分成两类C0和C1，其中C0对应于灰度值在[0，T-1]之间的像素，C1对应于灰度值在[T，T-1]之间的像素，则C0和C1的概率分别为
Figure FDA0001870305790000028
C0和C1的均值分别为
Figure FDA0001870305790000029
Figure FDA00018703057900000210
整个图像的灰度均值为u＝w0u0+w1u1，获得类间方差为σ2＝ω*w0(u0-u)2+w1(u1-u)2，其中权重因子ω∈[0,1]，T在[0，L-1]范围内以步长1依次递增，L为灰度图像的灰度级数目，当σ2最大时对应的T为最佳阈值。
4.根据权利要求3所述的基于图像识别的料斗颗粒检测方法，其特征在于：权重因子ω为0.3。
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