[发明专利]一种基于高频信息与轮廓信息的药盒内药板的计数方法

说明书

本发明公开了一种基于高频信息与轮廓信息的药盒内药板的计数方法，包括：实时采集药品生产线上药盒中药板的原始图像，并对原始图像依次进行灰度化处理和等比例缩放，得到灰度图像；提取灰度图像中的高频部分；对高频部分依次进行二值化处理和去噪处理；对去噪处理后的二值图像进行初次膨胀处理，得到初始膨胀图像；采用Sobel算子提取初始膨胀图像中的垂直梯度信息，得到药板边缘细化图像；对药板边缘细化图像进行二次膨胀处理，得到最终膨胀图像；对最终膨胀图像进行轮廓检测，统计周长符合预设周长阈值的轮廓数量，作为药盒内药板的最终计数结果。本发明具有很高的检测精度，可以满足药厂生产线实时快速的需求。

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，更具体的说是涉及一种基于高频信息与轮廓信息的药盒内药板的计数方法。

背景技术

随着社会老龄化的加剧，人们对医药产品的需求量正在逐步扩大，因此药品的质量检测也愈加严格。药板包装由于便携并且密封性好，成为了固体药品包装的主流，但是包装内药板数量的计数大多以人工为主，不仅费时费力，准确度也不高。除了人工检视，还有光电技术，称重技术等被应用到药板计数上，但是局限性比较大，灵活性和适用性不佳。

目前，机器视觉技术伴随着自动化技术的不断发展而越来越受到重视，但在药板计数的过程中的应用并不多见，但在其他工业生产过程中应用颇多。在太阳能晶片计数方面，通过对二值图像进行特殊的形态学处理后，运用一种二值化计数方法实现太阳能晶片自动计数，有较高的计数精度。在纸张计数方面，通过改进基于水平线方向引导增长的直线段提取算法获取条纹图像进而实现纸张计数，测量误差小于0.75％。在薄片检测方面，提出了一种局部直方图均衡化和基于双高斯二阶导的线状增强相结合的算法，对薄片检测结果进行峰值检测计数，其计数误差小于0.01％。上述物品的形状和摆放方式与药板虽有相似之处，但药板具有不规则形状，以及药粒、药板纹理和光线都会影响其计数的精度，无法直接使用上述算法进行计数。

因此，如何提供一种能够适用于药板计数，且计数准确率高的基于高频信息与轮廓信息的药盒内药板的计数方法是本领域技术人员亟需解决的问题。

发明内容

有鉴于此，本发明提供了一种基于高频信息与轮廓信息的药盒内药板的计数方法，能够准确对药盒内药板数量进行计数。

为了实现上述目的，本发明采用如下技术方案：

一种基于高频信息与轮廓信息的药盒内药板的计数方法，包括以下步骤：

实时采集药品生产线上药盒中药板的原始图像，并对所述原始图像依次进行灰度化处理和等比例缩放，得到灰度图像；

提取所述灰度图像中的高频部分，作为药板边缘图像；

对所述药板边缘图像进行二值化处理，得到二值化图像，并滤除所述二值化图像中的多余噪点；

对滤除噪点后的所述二值图像进行初次膨胀处理，得到初始膨胀图像；

采用Sobel算子提取所述初始膨胀图像中的垂直梯度信息，得到药板边缘细化图像；

对所述药板边缘细化图像进行二次膨胀处理，得到最终膨胀图像；

对所述最终膨胀图像进行轮廓检测，统计周长符合预设周长阈值的轮廓数量，作为药盒内药板的最终计数结果。

优选的，在上述一种基于高频信息与轮廓信息的药盒内药板的计数方法中，所述提取所述灰度图像中的高频部分，作为药板边缘图像，包括：

采用中值滤波器提取所述灰度图像中的低频部分图像；

将所述灰度图像和所述低频部分图像中对应像素点的灰度值做减法运算，得到所述灰度图像中的高频部分图像，作为所述药板边缘图像。

优选的，在上述一种基于高频信息与轮廓信息的药盒内药板的计数方法中，所述中值滤波器的窗口尺寸为5*5。