[发明专利]一种制药控制方法及系统

权利要求书

1.一种制药控制方法，其特征在于，包括以下步骤：

获取药物溶解可见光图像集合，对所述药物溶解可见光图像集合中的每个药物溶解可见光图像进行预处理，生成所述药物溶解可见光图像对应的目标直方图，得到目标直方图集合，其中，所述药物溶解可见光图像集合中的药物溶解可见光图像是由图像采集设备采集的目标药物的溶解过程中的图像；

对所述目标直方图集合中的每个目标直方图进行最优差分高斯多峰处理，确定所述目标直方图对应的最优概率密度函数组，得到最优概率密度函数组集合；

根据所述最优概率密度函数组集合中的每个最优概率密度函数组，生成所述最优概率密度函数组对应的目标溶解图像，得到目标溶解图像集合；

对所述目标溶解图像集合中的目标溶解图像进行阈值分割处理，得到所述目标药物的溶解效率；

根据所述溶解效率，对所述目标药物的制造过程进行控制。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述药物溶解可见光图像集合中的每个药物溶解可见光图像进行预处理，生成所述药物溶解可见光图像对应的目标直方图，得到目标直方图集合，包括：

对所述药物溶解可见光图像进行归一化灰度处理，得到所述药物溶解可见光图像对应的归一化灰度直方图；

对所述归一化灰度直方图进行平滑处理，得到所述药物溶解可见光图像对应的目标直方图。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述目标直方图集合中的每个目标直方图进行最优差分高斯多峰处理，确定所述目标直方图对应的最优概率密度函数组，得到最优概率密度函数组集合，包括：

根据所述目标直方图，确定所述目标直方图对应的高斯多峰函数；

通过对所述目标直方图对应的高斯多峰函数进行求导，确定所述目标直方图上的波峰点数量；

根据所述目标直方图对应的高斯多峰函数和所述目标直方图上的波峰点数量，确定所述目标直方图对应的高斯多峰概率密度函数；

根据所述目标直方图对应的高斯多峰概率密度函数包括的每个子高斯密度函数，对所述子高斯密度函数对应的所述药物溶解可见光图像集合中的药物溶解可见光图像上的区域进行差分处理，确定所述子高斯密度函数对应的灰度差组，得到灰度差组集合；

根据所述灰度差组集合中的每个灰度差组和预先设置的差异阈值，确定所述灰度差组对应的差分区域，得到差分区域集合；

根据差分区域集合中的每个差分区域中的像素点的灰度值，确定所述差分区域的灰度均值，得到灰度均值集合；

根据灰度均值集合中的每个灰度均值和所述灰度均值对应的差分区域，确定所述灰度均值对应的第一最优校正因子和第二最优校正因子，得到第一最优校正因子和第二最优校正因子集合；

根据所述第一最优校正因子和第二最优校正因子集合以及所述目标直方图对应的高斯多峰概率密度函数，确定所述目标直方图对应的最优概率密度函数组。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标直方图对应的高斯多峰函数和所述目标直方图上的波峰点数量，确定所述目标直方图对应的高斯多峰概率密度函数，包括：

根据所述目标直方图对应的高斯多峰函数和所述目标直方图上的波峰点数量，通过概率密度公式，确定所述目标直方图对应的高斯多峰概率密度函数，所述概率密度公式为：

其中，G(x,N)是所述目标直方图对应的高斯多峰概率密度函数，w_i是所述目标直方图上的第i个波峰点对应的峰值增益，N是所述目标直方图上的波峰点数量，μ_i是所述目标直方图上的第i个波峰点所在的子高斯分布的均值，δ_i是所述目标直方图上的第i个波峰点所在的子高斯分布的标准差，k₁(i)是所述目标直方图上的第i个波峰点所在的子高斯分布的均值的校正因子，k₂(i)是所述目标直方图上的第i个波峰点所在的子高斯分布的标准差的校正因子，e是自然常数。