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    機(jī)器視覺(jué)在藥品包裝缺陷檢測(cè)中的應(yīng)用研究

    2022-11-01 06:26:38
    關(guān)鍵詞:區(qū)域分割灰度濾波

    (冀中能源邢礦集團(tuán)生活后勤服務(wù)分公司,河北 邢臺(tái) 054000)

    藥品包裝是制藥過(guò)程中一個(gè)非常重要的環(huán)節(jié),只有包裝質(zhì)量完好的藥品才能通過(guò)質(zhì)量和衛(wèi)生檢驗(yàn)。如果包裝有缺陷的藥品進(jìn)入市場(chǎng),一方面會(huì)影響到包裝內(nèi)藥品的質(zhì)量,另一方面會(huì)損害制藥企業(yè)的名譽(yù)。泡罩包裝是藥品包裝的一種常見(jiàn)形式,多用于各種片劑和膠囊藥品的包裝。泡罩包裝因泡罩區(qū)具有透明度,使包裝內(nèi)藥品便于觀察,對(duì)藥品的售賣具有良好的輔助作用。但是,泡罩區(qū)的透明性也會(huì)導(dǎo)致其缺陷難以被發(fā)現(xiàn)。為了提升藥品泡罩包裝檢測(cè)的質(zhì)量和效率,采用機(jī)器視覺(jué)的方法替代人工檢測(cè)的方法,是一種可行的途徑。機(jī)器視覺(jué)依托圖像處理技術(shù),通過(guò)顏色區(qū)分、噪聲去除、區(qū)域分割和紋理比較等,可以自動(dòng)完成包裝上缺陷的準(zhǔn)確識(shí)別。該文以機(jī)器視覺(jué)在藥品包裝檢測(cè)中的應(yīng)用為核心研究?jī)?nèi)容,將對(duì)涉及的關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行理論闡述和試驗(yàn)驗(yàn)證。

    1 藥品包裝圖像的預(yù)處理

    運(yùn)用機(jī)器視覺(jué)進(jìn)行藥品包裝的缺陷檢測(cè),涉及2 個(gè)關(guān)鍵技術(shù),分別是藥品包裝圖像的預(yù)處理和藥品包裝圖像的區(qū)域分割。預(yù)處理技術(shù)是指圖像在進(jìn)入缺陷檢測(cè)之前所開展的準(zhǔn)備工作。

    1.1 預(yù)處理的技術(shù)流程

    受到拍攝設(shè)備、拍攝環(huán)境和電磁干擾等各種因素的影響,藥品包裝被拍攝成圖像的過(guò)程中可能有多種噪聲,例如隨機(jī)噪聲、椒鹽噪聲以及高斯噪聲。這些噪聲的存在會(huì)影響原始像素顯示位置的正確性和亮度。為了提升缺陷檢測(cè)的準(zhǔn)確性,必須對(duì)這些噪聲進(jìn)行去除,該文設(shè)計(jì)的三種噪聲的去除方案,技術(shù)框圖如圖1 所示。

    從圖1 可以看出,該文對(duì)藥品包裝圖像的噪聲采用了3種濾波技術(shù)、分3 個(gè)環(huán)節(jié)有針對(duì)性地進(jìn)行去噪處理。這3 種濾波技術(shù)分別是對(duì)隨機(jī)噪聲具有良好去噪效果的均值濾波技術(shù)、對(duì)椒鹽噪聲具有良好去噪效果的中值濾波技術(shù)以及對(duì)高斯噪聲具有良好去噪效果的高斯濾波技術(shù)。

    圖1 該文設(shè)計(jì)的3 種噪聲的去除方案

    1.2 均值濾波去除隨機(jī)噪聲

    均值濾波技術(shù)是用一部分像素的平均值替代噪聲像素,達(dá)到去噪效果的濾波方法。均值濾波的前提性工作是選擇合適的可以計(jì)算平均值的像素區(qū)域。考慮圖像遍歷過(guò)程的方便性,一般選擇正方形窗口,并以噪聲像素為中心,窗口內(nèi)其鄰域像素即為計(jì)算均值的候選像素。這里需要指出的是,均值濾波在去噪的同時(shí)有一定的模糊效應(yīng),均值窗口設(shè)置的越大、模糊效應(yīng)越明顯。因此,該文的均值濾波去噪過(guò)程中,選擇了一個(gè)3×3 像素大小的均值窗口。

    在這個(gè)3×3 像素的像素窗口內(nèi),中心點(diǎn)像素即為被噪聲污染的像素,其二維圖像坐標(biāo)可以用(,)表示,那么均值濾波后(,)位置上的新像素灰度的計(jì)算如公式(1)所示。

    式中:參數(shù)(,)為均值濾波后的新像素灰度;參數(shù)(,)為被噪聲污染的原像素的灰度。

    1.3 中值濾波去除椒鹽噪聲

    中值濾波技術(shù)是主要處理過(guò)程包括像素選擇都和均值濾波類似,也是圍繞著被污染像素選擇一個(gè)合適大小的正方形窗口,其后的操作有所不同。中值濾波要求將窗口內(nèi)所有候選像素按照灰度大小進(jìn)行排序,并用排序在中間位置的像素替代被污染的噪聲像素,其處理如公式(2)所示。

    式中:median 為在集合中選取中間值的操作。

    為了更加直觀地展示中值濾波的去噪過(guò)程,給定一個(gè)3×3 像素窗口下去噪的例子,如圖2 所示。

    圖2 中值濾波去噪的一個(gè)實(shí)例

    從圖2 中可以看出,這是一個(gè)3×3 像素的中值濾波窗口,窗口中心位置上的像素的灰度為188,高于周圍其他8個(gè)像素,這是一個(gè)被噪聲污染的像素。按照中值濾波的去噪原理,將這9 個(gè)像素按照灰度大小進(jìn)行排序,處在中間位置上的像素灰度為154,進(jìn)而用154 代替188 完成去噪處理。

    1.4 高斯濾波去除高斯噪聲

    均值濾波、中值濾波更多地是針對(duì)離散噪聲的處理。如果從整幅圖像或多幅圖像來(lái)看,噪聲的大小、噪聲出現(xiàn)位置的頻率一般都服從正態(tài)分布,即高斯分布。所以,圖像中的噪聲稱之為高斯噪聲。對(duì)服從高斯分布噪聲的去除,該文直接選用高斯濾波器進(jìn)行卷積處理。高斯濾波器的數(shù)學(xué)形式如公式(3)所示。

    式中:參數(shù)為高斯系數(shù),決定了濾波器的尺度范圍。

    2 藥品包裝圖像的區(qū)域分割

    從機(jī)器視覺(jué)的技術(shù)角度看,包裝圖像去噪處理只是完成了缺陷檢測(cè)前的一項(xiàng)準(zhǔn)備工作,而缺陷檢測(cè)的另一個(gè)關(guān)鍵工作是對(duì)包裝區(qū)域進(jìn)行準(zhǔn)確的分割,以便使用模板匹配等技術(shù)對(duì)每個(gè)分割出的包裝單元和標(biāo)準(zhǔn)模板進(jìn)行比對(duì),進(jìn)而判斷出是否存在包裝缺陷。

    和其他內(nèi)容圖像的區(qū)域分割相比,藥品包裝圖像的區(qū)域分割有它的特殊性。其他圖像的內(nèi)容信息一般比較復(fù)雜,紋理上也呈現(xiàn)出明顯的區(qū)域變化,因此輪廓提取、邊緣檢測(cè)等區(qū)域分割技術(shù)具有更好的針對(duì)性。但藥品包裝圖像上,每個(gè)包裝體系下包括多個(gè)有規(guī)律排列和分布的多個(gè)包裝單元,并且這些包裝單元所在區(qū)域和背景區(qū)域具有鮮明的色彩、紋理差異。所以,可以利用包裝區(qū)域和背景區(qū)域之間的對(duì)比度差異進(jìn)行區(qū)域分割,不僅原理簡(jiǎn)單而且實(shí)用效果好。

    據(jù)此,該文采取基于閾值判別的策略完成藥品包裝圖像的區(qū)域分割。經(jīng)過(guò)判斷包裝單元和背景區(qū)域的灰度差異后,設(shè)置合理的閾值,并根據(jù)不同區(qū)域灰度和閾值灰度的大小,判斷出是包裝單元還是背景區(qū)域,其處理如公式(4)所示。

    式中:(,)為要參與判斷的像素灰度,它可能是包裝單元區(qū)域的像素,也可能是背景區(qū)域的灰度;(,)為分割后重新設(shè)置的像素灰;為進(jìn)行區(qū)域分割操作的判斷閾值。

    區(qū)域分割操作的關(guān)鍵在于閾值的選擇,閾值的合理設(shè)定是一個(gè)難點(diǎn)。此外,當(dāng)區(qū)域分割作為算法的一部分納入整個(gè)藥品包裝缺陷識(shí)別算法時(shí),閾值的設(shè)定應(yīng)該是自動(dòng)的,由算法本身根據(jù)實(shí)時(shí)傳送進(jìn)來(lái)的藥品包裝圖像來(lái)自動(dòng)設(shè)定的。如果藥品包裝圖像發(fā)生了變化,這個(gè)閾值也應(yīng)該隨之變化。

    根據(jù)不同圖像內(nèi)容自動(dòng)設(shè)定閾值的方法,一般可以選擇最小誤差法、大律法等。該文根據(jù)藥品包裝圖像的特點(diǎn),選擇大律法進(jìn)行閾值設(shè)定。

    大律法完成閾值設(shè)定的思路是,先隨機(jī)選定一個(gè)閾值作為初始閾值,按照這個(gè)初始閾值進(jìn)行分割后形成2 個(gè)初始灰度集合。再分別計(jì)算這兩個(gè)集合的灰度均值,進(jìn)而形成方差計(jì)算,再根據(jù)方差極值不斷調(diào)整閾值,每次更新都會(huì)讓閾值的設(shè)定更加合理,直到這個(gè)閾值和藥品包裝圖像完全契合。

    在藥品包裝圖像(,)位置上的像素可以采用(,)描述,同時(shí)設(shè)定藥品包裝圖像含有個(gè)灰度等級(jí),并用[0,-1]的灰度區(qū)間法表示。那么級(jí)灰度可能出現(xiàn)的概率為(),其計(jì)算如公式(5)所示。

    在這個(gè)核心公式之后,大律法還要分別計(jì)算藥品包裝區(qū)域的像素比、藥品包裝區(qū)域的像素?cái)?shù)、藥品包裝圖像的灰度均值以及上述3 個(gè)參數(shù)的對(duì)應(yīng)背景參數(shù),具體如公式(6)所示。

    3 藥品包裝的缺陷檢測(cè)試驗(yàn)

    試驗(yàn)中,將通過(guò)具體的檢測(cè)試驗(yàn)來(lái)驗(yàn)證該文給出的去噪方法和分割方法對(duì)藥品包裝圖像缺陷檢測(cè)的實(shí)用效果。檢測(cè)試驗(yàn)進(jìn)行的流程如下。

    第一個(gè)環(huán)節(jié),從沒(méi)有缺陷的藥品包裝圖像中提取包裝單元部分,作為后續(xù)檢測(cè)和比對(duì)的模板圖像。

    第二個(gè)環(huán)節(jié),對(duì)要進(jìn)行檢測(cè)的藥品包裝圖像進(jìn)行去噪處理,即按照前述的方法分別采用均值濾波去除包裝圖像上的隨機(jī)噪聲,采用中值濾波去除包裝圖像上的椒鹽噪聲,采用高斯濾波去除包裝圖像上的高斯噪聲。

    第三個(gè)環(huán)節(jié),根據(jù)藥品包裝圖像的內(nèi)容信息按照大律法自動(dòng)設(shè)定閾值,并根據(jù)這個(gè)閾值完成區(qū)域分割,從圖像中分離出一個(gè)個(gè)藥品包裝單元區(qū)域。

    第四個(gè)環(huán)節(jié),將每個(gè)分離出的藥品包裝單元區(qū)域和第一個(gè)環(huán)節(jié)備用的模板圖像進(jìn)行比對(duì),形成對(duì)該單元是否為缺陷包裝的判別結(jié)果。

    檢測(cè)試驗(yàn)分別針對(duì)兩種形式的藥品包裝進(jìn)行,其中,第一種是膠囊類的藥品包裝,其無(wú)缺陷的膠囊包裝單元圖像作為模板圖像,如圖3 所示。

    圖3 無(wú)缺陷的膠囊包裝單元圖像

    對(duì)整個(gè)膠囊藥品包裝圖像分別執(zhí)行去噪處理、區(qū)域分割,并根據(jù)模板圖像進(jìn)行比對(duì)檢測(cè)后,形成的缺陷檢測(cè)結(jié)果如圖4 所示。

    圖4 全部膠囊藥品包裝單元的缺陷檢測(cè)結(jié)果

    從圖4 中的結(jié)果可以看出,經(jīng)過(guò)去噪處理后,膠囊藥品包裝圖像上的噪聲被有效去除,包裝區(qū)域和背景區(qū)域之間對(duì)比度更清晰。進(jìn)而通過(guò)大律法完成區(qū)域分割,每個(gè)藥品包裝單元都被黃色邊界圈定,形成一個(gè)個(gè)獨(dú)立區(qū)域,可以和模板圖像進(jìn)行比較。模板匹配之后,有缺陷的包裝單元被準(zhǔn)確檢出。

    第二種是片狀類的藥品包裝,其無(wú)缺陷的片狀包裝單元圖像作為模板圖像,如圖5 所示。

    圖5 無(wú)缺陷的片狀包裝單元圖像

    對(duì)整個(gè)片狀藥品包裝圖像分別執(zhí)行去噪處理、區(qū)域分割,并根據(jù)模板圖像進(jìn)行比對(duì)檢測(cè)后,形成的缺陷檢測(cè)結(jié)果如圖6 所示。

    從圖6 中的結(jié)果可以看出,經(jīng)過(guò)去噪處理片狀藥品包裝圖像上的噪聲被有效去除,包裝區(qū)域和背景區(qū)域之間對(duì)比度更清晰,進(jìn)而通過(guò)大律法完成區(qū)域分割,每個(gè)藥品包裝單元都被黃色邊界圈定,形成一個(gè)個(gè)獨(dú)立區(qū)域,可以和模板圖像進(jìn)行比較。模板匹配之后,有缺陷的包裝單元被準(zhǔn)確檢出。

    圖6 全部片狀藥品包裝單元的缺陷檢測(cè)結(jié)果

    4 結(jié)論

    針對(duì)藥品包裝圖像的缺陷檢測(cè)問(wèn)題,該文采取一種基于機(jī)器視覺(jué)的檢測(cè)方法,完成包裝缺陷的自動(dòng)檢測(cè)。首先,對(duì)藥品包裝圖像進(jìn)行去噪處理,分別采用均值濾波去除包裝圖像上的隨機(jī)噪聲,采用中值濾波去除包裝圖像上的椒鹽噪聲,采用高斯濾波去除包裝圖像上的高斯噪聲。其次,采用大律法自動(dòng)設(shè)定閾值并完成包裝單元和背景之間的區(qū)域分割。最后,通過(guò)模板匹配技術(shù)判斷每個(gè)包裝單元是否存在缺陷。分別針對(duì)膠囊包裝和片狀包裝進(jìn)行缺陷檢測(cè)試驗(yàn),試驗(yàn)結(jié)果充分證實(shí)了該文方法的有效性。

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