CN117274221A - 一种在线检测固体药物颗粒粒度的方法及系统 - Google Patents

一种在线检测固体药物颗粒粒度的方法及系统 Download PDF

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Abstract

本发明涉及图像识别技术领域，具体公开了一种在线检测固体药物颗粒粒度的方法及系统，包括：云服务器接收来自用户端的指令信息，并根据所述指令信息启动摄像设备获取固体药物图像；所述摄像设备在采集所述固体药物图像时，发送测距指令到测距传感器，并在所述摄像设备获取的图像中，将所述测距传感器测量的距离数值进行融合；所述云服务器获取到所述固体药物图像，通过图像识别获得所述图像中所述固体药物的外形，并基于所述外形对所述固体药物进行计数；根据所述计数以及所述图像中带有距离数值，计算所述固体药物的颗粒度。本发明设计的药物粒度检测系统，只需要对药物进行拍摄即可确定药物粒度，流程简单，成本低廉。

Description

一种在线检测固体药物颗粒粒度的方法及系统
技术领域
本发明涉及一种图像识别技术，尤其涉及一种在线检测固体药物颗粒粒度的方法及系统。
背景技术
目前，药物颗粒度的检测通常采用的是过筛检测，具体由筛分粒度、沉降粒度和等效粒度等几种表示方式。
但是，过筛检测需要进行多次过筛，流程复杂，并且针对药物颗粒的粒度检测，过筛检测需要较高的控制精度，导致检测成本高，检测时间长。
发明内容
为解决上述背景技术中提出的问题，本发明提供了一种在线检测固体药物颗粒粒度的方法。本发明还提供了一种在线检测固体药物颗粒粒度的系统。
本发明提供的一种在线检测固体药物颗粒粒度的方法，包括：
云服务器接收来自用户端的指令信息，并根据所述指令信息启动摄像设备获取固体药物图像；
所述摄像设备在采集所述固体药物图像时，发送测距指令到测距传感器，并在所述摄像设备获取的图像中，将所述测距传感器测量的距离数值进行融合；
所述云服务器获取到所述固体药物图像，通过图像识别获得所述图像中所述固体药物的外形，并基于所述外形对所述固体药物进行计数；
根据所述计数以及所述图像中带有距离数值，计算所述固体药物的颗粒度。
可选的，所述摄像设备为高清摄像机。
可选的，还包括：
所述云服务器将计算获得的固体药物颗粒粒度发送到所述用户端。
可选的，所述云服务器和所述用户端以及所述摄像设备通过互联网连接。
可选的，所述通过图像识别获得所述图像中所述固体药物的外形，包括：
采用卷积神经网络对图像进行像素筛选；
基于筛选出的所述像素对所述外形的边界进行提取。
本发明还提供一种在线检测固体药物颗粒粒度的系统，包括：
指令模块，用于云服务器接收来自用户端的指令信息，并根据所述指令信息启动摄像设备获取固体药物图像；
采集模块，用于所述摄像设备在采集所述固体药物图像时，发送测距指令到测距传感器，并在所述摄像设备获取的图像中，将所述测距传感器测量的距离数值进行融合；
处理模块，用于所述云服务器获取到所述固体药物图像，通过图像识别获得所述图像中所述固体药物的外形，并基于所述外形对所述固体药物进行计数；
计算模块，用于根据所述计数以及所述图像中带有距离数值，计算所述固体药物的颗粒度。
可选的，所述摄像设备为高清摄像机。
可选的，还包括：
发送模块，用于所述云服务器将计算获得的固体药物颗粒粒度发送到所述用户端。
可选的，所述云服务器和所述用户端以及所述摄像设备通过互联网连接。
可选的，所述通过图像识别获得所述图像中所述固体药物的外形，包括：
采用卷积神经网络对图像进行像素筛选；
基于筛选出的所述像素对所述外形的边界进行提取。
本发明相对于现有技术的优点是：
本发明提供的一种在线检测固体药物颗粒粒度的方法及药物粒度检测系统，通过利用图像识别技术，只需要对药物进行拍摄即可确定药物粒度，流程简单，成本低廉。
附图说明
图1是本发明中在线检测固体药物颗粒粒度的流程图。
图2是本发明中获得图像中所述固体药物的外形的流程图。
图3是本发明中在线检测固体药物颗粒粒度系统示意图。
具体实施方式
以下内容均是为了详细说明本发明要保护的技术方案所提供的具体实施过程的示例，但是本发明还可以采用不同于此描述的其他方式实施，本领域技术人员可以在本发明构思的指引下，采用不同的技术手段实现本发明，因此本发明不受下面具体实施例的限制。
本发明提供的一种在线检测固体药物颗粒粒度的方法，包括：云服务器接收来自用户端的指令信息，并根据所述指令信息启动摄像设备获取固体药物图像；所述摄像设备在采集所述固体药物图像时，发送测距指令到测距传感器，并在所述摄像设备获取的图像中，将所述测距传感器测量的距离数值进行融合；所述云服务器获取到所述固体药物图像，通过图像识别获得所述图像中所述固体药物的外形，并基于所述外形对所述固体药物进行计数；根据所述计数以及所述图像中带有距离数值，计算所述固体药物的颗粒度。
图1是本发明中在线检测固体药物颗粒粒度的流程图。
请参照图1所示，S101云服务器接收来自用户端的指令信息，并根据所述指令信息启动摄像设备获取固体药物图像；
用户端为操作和显示端，所述用户端与所述云服务器通过有线或者无线网络连接，例如所述云服务器和所述用户端以及所述摄像设备通过互联网连接。所述操作端可以是手机、笔记本电能以及其他手持设备。
所述操作端可以根据操作人员输入的指令，向所述云服务器传输指令信息，并对所述指令信息解读，生成控制指令。
所述控制指令将被发送到摄像设备中，所述摄像设备根据所述控制指令启动，并开始拍摄任务。
具体的，所述药物应当是平铺在一个平面上，该平面的颜色应当与所述药物颗粒的颜色具有反差，本领域技术人员根据实际情况进行设置，其中至少采用两种不同平面颜色进行拍摄。
所述平铺的方式采用一定频率的振动，是药物颗粒在平面上均匀散开。接着，所述摄像设备开始摄取所述固体药物颗粒的平面图像。优选的，所述摄像设备为高清摄像机。
请参照图1所示，S102所述摄像设备在采集所述固体药物图像时，发送测距指令到测距传感器，并在所述摄像设备获取的图像中，将所述测距传感器测量的距离数值进行融合。
所述摄像设备的一侧设置有测距传感器，该测距传感器可以是激光测距传感器。所述测距传感器检测所述平面到所述摄像设备的距离数据。
具体的，所述摄像设备拍摄到药物颗粒数据后，在该数据中加入所述距离数据，并以预设的编码方式进行编码，生成数据包。
将所述数据包发送到云服务器中进行解码，获得图像数据和距离数据。
具体的，获取所述图像数据和距离数据的步骤是：所述摄像设备接收到控制指令后启动，并在启动后进行图像拍摄。同时所述测距传感器检测所述摄像设备是否启动，当检测到所述摄像设备已经启动后，即开始进行第一次测距。
另外，当第一次拍摄完成，所述测距传感器接收所述云服务器发送给所述摄像设备的拍摄控制指令，并在所述摄像设备开启拍摄前进行第二次到多次的测距。
S103所述云服务器获取到所述固体药物图像，通过图像识别获得所述图像中所述固体药物的外形，并基于所述外形对所述固体药物进行计数。
图2是本发明中获得图像中所述固体药物的外形的流程图。
请参照图2所示，S201采用卷积神经网络对图像进行像素筛选。
请参照图2所示，S202基于筛选出的所述像素对所述外形的边界进行提取。
具体的，所述图像识别采用卷积神经网络模型进行，所述卷积神经网络模型包括有三层卷积层和融合层，其步骤如下：
所述图像分别至少由两种平面颜色的两幅图像，每一幅图像分别输入到所述卷积神经网络中。
在所述卷积层，所述图像转换为灰度图像，并进行像素识别，分别为每个像素进行赋值。所述赋值是指，设置有多个具有梯度的灰度值区间，检测所述灰度图像的每个像素的灰度值，将所述灰度值调整为该灰度值所处的灰度值区间的中位数。所述梯度是指多个预设的灰度值阈值，所述灰度值区间是指两个梯度之间的连续灰度值。
每一层所述卷积层对所述灰度值进行不同灰度值区间范围的赋值，形成赋值图像。
将两幅赋值图像输入到融合层，读取所述两幅图像的灰度值，将具有重合属性的灰度值进行合并。所述重合属性是指灰度值保持连续的图像像素的位置是相同的。
将融合后的所述赋值图像提取出来作为读图图像，识别所述读图图像中图像的形状，将符合预设形状的所述形状读取并进行计数，以及进行形状大小的测量。
S104根据所述计数以及所述图像中带有距离数值，计算所述固体药物的颗粒度。
完成上述步骤后，获得了所述固体药物颗粒的两个数据，其一是数量，其二是每个药物颗粒的尺寸。
将所述药物颗粒的尺寸提取出来，并结合所述距离数据进行所述药物颗粒大小的计算，计算公式如下：
其中，所述A是所述固体药物颗粒的真实尺寸，所述m是当前视角内拍摄图像的像素一行或者一列的数量，所述L是距离数据，所述n是识别的固体药物颗粒的最大的一行或者一列的数据，所述λ是相机的视角。
根据所述计数以及所述真实尺寸，分别计算固体药物尺寸，以及所占的比例，完成固体药物粒度的检测。
最后，所述云服务器将计算获得的固体药物颗粒粒度发送到所述用户端。
本发明还提供一种在线检测固体药物颗粒粒度的系统，包括有指令模块301、采集模块302、处理模块303、计算模块304。
请参照图3所示，指令模块301，用于云服务器接收来自用户端的指令信息，并根据所述指令信息启动摄像设备获取固体药物图像；
用户端为操作和显示端，所述用户端与所述云服务器通过有线或者无线网络连接，例如所述云服务器和所述用户端以及所述摄像设备通过互联网连接。所述操作端可以是手机、笔记本电能以及其他手持设备。
所述操作端可以根据操作人员输入的指令，向所述云服务器传输指令信息，并对所述指令信息解读，生成控制指令。
所述控制指令将被发送到摄像设备中，所述摄像设备根据所述控制指令启动，并开始拍摄任务。
具体的，所述药物应当是平铺在一个平面上，该平面的颜色应当与所述药物颗粒的颜色具有反差，本领域技术人员根据实际情况进行设置，其中至少采用两种不同平面颜色进行拍摄。
所述平铺的方式采用一定频率的振动，是药物颗粒在平面上均匀散开。接着，所述摄像设备开始摄取所述固体药物颗粒的平面图像。优选的，所述摄像设备为高清摄像机。
请参照图3所示，采集模块302，用于所述摄像设备在采集所述固体药物图像时，发送测距指令到测距传感器，并在所述摄像设备获取的图像中，将所述测距传感器测量的距离数值进行融合。
所述摄像设备的一侧设置有测距传感器，该测距传感器可以是激光测距传感器。所述测距传感器检测所述平面到所述摄像设备的距离数据。
具体的，所述摄像设备拍摄到药物颗粒数据后，在该数据中加入所述距离数据，并以预设的编码方式进行编码，生成数据包。
将所述数据包发送到云服务器中进行解码，获得图像数据和距离数据。
具体的，获取所述图像数据和距离数据的步骤是：所述摄像设备接收到控制指令后启动，并在启动后进行图像拍摄。同时所述测距传感器检测所述摄像设备是否启动，当检测到所述摄像设备已经启动后，即开始进行第一次测距。
另外，当第一次拍摄完成，所述测距传感器接收所述云服务器发送给所述摄像设备的拍摄控制指令，并在所述摄像设备开启拍摄前进行第二次到多次的测距。
请参照图3所示，处理模块303，用于所述云服务器获取到所述固体药物图像，通过图像识别获得所述图像中所述固体药物的外形，并基于所述外形对所述固体药物进行计数。
所述处理模块包括：
筛选模块，用于采用卷积神经网络对图像进行像素筛选。
提取模块，用于基于筛选出的所述像素对所述外形的边界进行提取。
具体的，所述图像识别采用卷积神经网络模型进行，所述卷积神经网络模型包括有三层卷积层和融合层，其步骤如下：
所述图像分别至少由两种平面颜色的两幅图像，每一幅图像分别输入到所述卷积神经网络中。
在所述卷积层，所述图像转换为灰度图像，并进行像素识别，分别为每个像素进行赋值。所述赋值是指，设置有多个具有梯度的灰度值区间，检测所述灰度图像的每个像素的灰度值，将所述灰度值调整为该灰度值所处的阈值区间的中位数。
每一层所述卷积层对所述灰度值进行不同灰度值区间范围的赋值，形成赋值图像。
将两幅赋值图像输入到融合层，读取所述两幅图像的灰度值，将具有重合属性的灰度值进行合并。所述重合属性是指灰度值保持连续的图像像素的位置是相同的。
将融合后的所述赋值图像提取出来作为读图图像，识别所述读图图像中图像的形状，将符合预设形状的所述形状读取并进行计数，以及进行形状大小的测量。所述预设形状是指根据固体颗粒药物建立的图像，包括形状和大小，该预设形状具有多个，分别为所述颗粒药物不同投影面的形状。具体的，所述预设形状的获取包括：通过3D软件绘制，并根据预设的多个投影面摄取图像，提取所述图像并存储，并作为所述预设形状。
请参照图3所示，计算模块304，用于根据所述计数以及所述图像中带有距离数值，计算所述固体药物的颗粒度。
完成上述步骤后，获得了所述固体药物颗粒的两个数据，其一是数量，其二是每个药物颗粒的尺寸。
将所述药物颗粒的尺寸提取出来，并结合所述距离数据进行所述药物颗粒大小的计算，计算公式如下：
其中，所述A是所述固体药物颗粒的真实尺寸，所述m是当前视角内拍摄图像的像素一行或者一列的数量，所述L是距离数据，所述n是识别的固体药物颗粒的最大的一行或者一列的数据，所述λ是相机的视角。
根据所述计数以及所述真实尺寸，分别计算固体药物尺寸，以及所占的比例，完成固体药物粒度的检测。
最后，所述云服务器将计算获得的固体药物颗粒粒度发送到所述用户端。
本发明上述内容中尽管已经示出和描述了本发明的实施例，本领域的普通技术人员可以理解：在不脱离本发明的原理和宗旨的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由权利要求及其等同物限定。

Claims (10)

1.一种在线检测固体药物颗粒粒度的方法，其特征在于，包括：云服务器接收来自用户端的指令信息，并根据所述指令信息启动摄像设备获取固体药物图像；
所述摄像设备在采集所述固体药物图像时，发送测距指令到测距传感器，并在所述摄像设备获取的图像中，将所述测距传感器测量的距离数值进行融合；
所述云服务器获取到所述固体药物图像，通过图像识别获得所述图像中所述固体药物的外形，并基于所述外形对所述固体药物进行计数；
根据所述计数以及所述图像中带有距离数值，计算所述固体药物的颗粒度。
2.根据权利要求1所述的在线检测固体药物颗粒粒度的方法，其特征在于，所述摄像设备为高清摄像机。
3.根据权利要求1所述的在线检测固体药物颗粒粒度的方法，其特征在于，还包括：
所述云服务器将计算获得的固体药物颗粒粒度发送到所述用户端。
4.根据权利要求1所述的在线检测固体药物颗粒粒度的方法，其特征在于，所述云服务器和所述用户端以及所述摄像设备通过互联网连接。
5.根据权利要求1所述的在线检测固体药物颗粒粒度的方法，其特征在于，所述通过图像识别获得所述图像中所述固体药物的外形，包括：
采用卷积神经网络对图像进行像素筛选；
基于筛选出的所述像素对所述外形的边界进行提取。
6.一种在线检测固体药物颗粒粒度的系统，其特征在于，包括：
指令模块，用于云服务器接收来自用户端的指令信息，并根据所述指令信息启动摄像设备获取固体药物图像；
采集模块，用于所述摄像设备在采集所述固体药物图像时，发送测距指令到测距传感器，并在所述摄像设备获取的图像中，将所述测距传感器测量的距离数值进行融合；
处理模块，用于所述云服务器获取到所述固体药物图像，通过图像识别获得所述图像中所述固体药物的外形，并基于所述外形对所述固体药物进行计数；
计算模块，用于根据所述计数以及所述图像中带有距离数值，计算所述固体药物的颗粒度。
7.根据权利要求6所述的在线检测固体药物颗粒粒度的系统，其特征在于，所述摄像设备为高清摄像机。
8.根据权利要求6所述的在线检测固体药物颗粒粒度的系统，其特征在于，还包括：
发送模块，用于所述云服务器将计算获得的固体药物颗粒粒度发送到所述用户端。
9.根据权利要求6所述的在线检测固体药物颗粒粒度的系统，其特征在于，所述云服务器和所述用户端以及所述摄像设备通过互联网连接。
10.根据权利要求6所述的在线检测固体药物颗粒粒度的系统，其特征在于，所述通过图像识别获得所述图像中所述固体药物的外形，包括：
采用卷积神经网络对图像进行像素筛选；
基于筛选出的所述像素对所述外形的边界进行提取。
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