[发明专利]一种用于识别检测椭球型软胶囊的外观不规则缺陷的自比对检测方法

说明书

一种基于机器视觉的用于识别检测椭球型软胶囊的外观不规则缺陷的自比对检测方法，使用摄像头拍摄待检测胶囊，对获取的图像进行图像分割；对待测胶囊进行二值化处理并对获取的二值化图像进行边缘处理，获取胶囊的外部轮廓；利用最小二乘拟合法算出外部轮廓的最佳拟合椭圆；将胶囊的外部轮廓与最佳拟合椭圆进行hu矩的比较获得一个相似度；将获得的相似度与预设的相似值进行比较，若小于预设值，则判定该胶囊的外拐满足合格品要求，否则判定该胶囊外观上存在缺陷。本发明采用机器视觉技术进行软胶囊外观缺陷的提取和自对比，实现对椭球型软胶囊外观缺陷的检测。

技术领域

本发明涉及图像识别以及医疗保健胶囊外观缺陷识别技术领域，特别是涉及一种用于识别检测椭球型软胶囊的外观不规则缺陷的自比对检测方法。

背景技术

现阶段医疗保健备受人们的关注，医疗保健品也逐渐成为人类生活中不可或缺的重要组成部分。具有良好外观的医疗保健品能给使用者一种健康安全的心理暗示，提高使用者对医疗保健品的信任，促进医疗保健行业的快速发展。目前，各大医疗保健品企业，针对椭球型透明胶囊外观的检测，仍采用人眼观察的方法。传统的人眼观察法主要存在一下弊端：对放置于大面积放光背景板上的胶囊进行长时间的肉眼观察操作，会对员工的视觉系统造成极大的负担，可能会导致员工产生眼疾；长时间的观察操作，会使员工产生视觉疲劳，误检率大幅度提高；由于主观因素的存在，每名员工的判断依据存在一定的差异，导致胶囊成品的质量较低等。

为了解决上述问题，基于机器视觉的医药品检测设备应运而生。美国Mocon公司研发的VERICAP 4000胶囊缺陷检测设备利用机器视觉和传感器技术能够精确判断并剔除空壳以及识别出有缺损的胶囊，但由于其高昂的售价，并不适合国内的中小型企业。同时，目前所研发的胶囊外观检测多针对严格按照尺寸大小划分编号的硬胶囊，针对椭球型软胶囊外观检测的方法研究较少。由于填充物的含量的，以及切割软胶囊时的力，均会导致软胶囊的外观参数在标准值上产生所允许的不定量的变化，所以采用传统意义上的利用标准外观参数进行比对判断的方法往往会造成软胶囊外观缺陷检测的误检率大幅提高。本发明采用机器视觉技术进行软胶囊外观缺陷的提取和自对比，实现对椭球型软胶囊外观缺陷的检测。

发明内容

为了解决上述存在的问题，本发明提供一种用于识别检测椭球型软胶囊的外观不规则缺陷的自比对检测方法，采用轮廓树的概念对椭球型软胶囊的外观进行提取，并利用hu矩不变性的特性将提取外观与拟合外观进行对比，从而判断软胶囊外观是否存在缺陷，为达此目的，本发明提供一种用于识别检测椭球型软胶囊的外观不规则缺陷的自比对检测方法，利用机器视觉技术和图像识别算法进行胶囊外观轮廓的获取和缺陷识别，包括以下步骤，其特征在于：

步骤1：利用basler摄像头拍摄胶囊图像，对图像进行滤波、分割、形态学运算等一系列处理，达到背景为黑色，胶囊为白色的二值化图像；

步骤2：对步骤1得到的二值化图像使用轮廓树的定义进行轮廓识别，获取胶囊图像中的轮廓特性；

步骤3：对步骤2中获得胶囊轮廓的点集利用最小二乘拟合法拟合出最佳椭圆形，并对步骤2中获得的轮廓点集和拟合出的椭圆形进行hu矩的相似性比对，得到一个相似度步骤4：将步骤3获得的相似度与厂家预设的相似值进行比较，当获得值<预设值时，判定该胶囊没有外观缺陷，当比较值>预设值时，则判定该胶囊存在外观缺陷。

本发明的进一步改进，所述检测对象为医疗保健品行业用透明明胶包装的椭球型胶囊，且该类胶囊的外型参数允许在-2mm～+2mm间浮动。

本发明的进一步改进，步骤2中的轮廓提取识别方法如下：

步骤2.1：针对步骤1所得的二值化图像进行逐像素点扫描，对查找到的首个像素值为1的像素点记为(j，i)，即表示像素点位于第i行，第j列的位置。