陳 毅，劉曉玉，蔣 崢，劉 斌，齊丹陽

（武漢科技大學 信息科學與工程學院，湖北 武漢430081）

0 引 言

膠囊缺陷主要包括黑點、氣泡、油污、異物、厚薄不均、雙帽、破癟、異囊等，其中異囊缺陷是膠囊缺陷中的一種特殊缺陷，主要是指某一批次一種顏色的膠囊中混有其它顏色的膠囊。異囊的形成主要有兩方面原因：一方面是由于廠家某一時段會同時生產(chǎn)多種顏色的膠囊，在膠囊收集裝袋的過程中可能未將袋中的殘留膠囊清空；另一方面是膠囊缺陷自動檢測機的入料口處殘留了上一批次的膠囊。膠囊廠生產(chǎn)的膠囊會銷售給制藥企業(yè)，制藥企業(yè)向膠囊中灌裝藥物形成最終的藥品。而制藥企業(yè)購買膠囊時會有很多相關指標，其中重要的一項為同一批次膠囊要求百分之一百不能混有異囊，否則按照合同賠償相應損失。這里的損失絕大多數(shù)是以百萬元計，其原因在于藥品流通在市場中，如果同一批藥品中有異囊出現(xiàn)，制藥企業(yè)可能要擔負制假藥的責任，從而極大地損害企業(yè)的信譽度，造成無法挽回的損失。

關于膠囊缺陷檢測技術(shù)，文獻 ［1］提出了基于彩色圖像的破損膠囊檢測方法。文獻 ［2，3］主要是針對膠囊形變?nèi)毕莸难芯?。文獻 ［4］研究了一種膠囊缺陷檢測系統(tǒng)，能夠檢測大多數(shù)種類的瑕疵。但是上述缺陷檢測方法中都沒有涉及異囊的檢測方法。

檢測異囊實質(zhì)就是顏色識別，顏色識別目前主要的工作集中于顏色空間的選取和色差的計算。色差即顏色的差異，不同的顏色空間可使用不同的色差公式?？紤]到采集的圖像是RGB格式，且從RGB 顏色空間轉(zhuǎn)換到其它顏色空間要花費大量時間，因此，本文在RGB顏色空間下分割圖形，采用基于圖像直方圖的加權(quán)平均方法獲取R、G、B分量的值，將R、G、B 分量值轉(zhuǎn)成H、S、V 分量值，利用基于HSV 帶權(quán)重的色差公式計算色差，從而達到檢測異囊的目的。

1 顏色空間

顏色空間指彩色坐標系統(tǒng)，其中表示了彩色圖像的數(shù)值。目前提出的顏色空間主要分3類：基于物理學和工藝的彩色空間，它包括RGB 顏色空間，CMY （K）顏色空間，YCbCr顏色空間等；均勻顏色空間，它包括CIELAB顏色空間，CIELUV 顏色空間；基于感知的顏色空間，它包括HSI顏色空間，HSV 顏色空間，對立顏色空間等。

1.1 RGB顏色空間

RGB顏色空間是計算機技術(shù)中使用最廣泛的顏色空間，它建立在加性混合3 種基色R、G、B 的基礎上。RGB顏色空間采用物理三基色表示，因而物理意義很清楚，適合彩色顯像管工作，然而這一體制并不適應人的視覺特點。

RGB顏色空間的色差公式目前常用的有距離色差公式、角度色差公式，但由于RGB顏色空間本身不均勻的固有屬性，這些度量公式效果不佳。楊振亞等人提出了一種綜合距離和角度特點的色差公式［5］，該公式在一定程度上補償了RGB顏色空間的不均勻性，但實驗表明該公式的色差變化不平滑，當色差大于某一值時會產(chǎn)生小范圍的突變，不利于圖像處理。

1.2 HSV顏色空間

HSV 顏色空間是用孟賽爾顏色空間的色調(diào)H，飽和度S，亮度V 為三要素來表示的，屬于非線性彩色表示系統(tǒng)。HSV 色彩表示方法同人對色彩的感知相一致，且在HSV空間中，人對色差的感知較均勻，因此HSV 空間是適合人的視覺特性的顏色空間，其各個分量的獨立性強，有利于圖像處理。

1.3 RGB到HSV顏色空間的轉(zhuǎn)換

對于R，G，B ∈［0，255］，H ∈［00，1800］，S，V ∈［0，1］，RGB空間到HSV 空間的映射過程如下。設：Max＝max （R ，G，B ）；Min＝min （R ，G，B ）。

當Max≠Min時，定義

則

其中

2 異囊檢測

2.1 檢測系統(tǒng)概述

異囊檢測部分主要包括高速工業(yè)相機采集圖像、上位機對圖像進行圖像處理、下位機根據(jù)上位機處理結(jié)果判斷是否剔除膠囊。系統(tǒng)如圖1所示，采集到的原始圖像如圖2所示。通常膠囊由顏色不同的二節(jié) （俗稱帽和體）組成，這里圖2中左側(cè)膠囊的上面一節(jié)為銀灰色，下面一節(jié)為紅色，右側(cè)膠囊上面一節(jié)為黑色，下面一節(jié)為紅色。在線檢測之前，首先要通過手動定標的方式確定所檢測批次膠囊上下兩節(jié)的標準顏色值。在線檢測中，對于每顆被檢測膠囊，需獲取其上下兩節(jié)的顏色值，并與事先標定的標準顏色值進行比較，當兩部分的顏色差異值都小于規(guī)定的閾值，則認為不是異囊否則認為是異囊。設定本文檢測的某一批次膠囊是圖2中左側(cè)所示的膠囊，則由于圖2中右側(cè)膠囊顏色和左側(cè)膠囊顏色不一致，可判定為異囊。

圖1 系統(tǒng)組成

2.2 基于RGB和HSV顏色空間的檢測

RGB顏色空間具有顏色簡潔、高速、對硬件要求低的特點。但它并不是一個直觀的顏色空間，各個分量之間冗余信息多，對目標物體的顏色描述相對復雜，不利于顏色的識別。HSV 顏色空間與人眼視覺感知相一致，因此在該顏色空間中可以較好地得到顏色的認知屬性，這比較有利于算法的設計與實現(xiàn)。

圖2 采集到的原始圖像

由于工業(yè)相機采集到的圖片是基于RGB 格式的，若直接基于HSV 圖像進行檢查則須經(jīng)過RGB到HSV 轉(zhuǎn)換的步驟。而該轉(zhuǎn)換必須遍歷每個像素點，從而使得計算量比較大，這對于在線實時檢測系統(tǒng)來說無疑是一大瓶頸。故本文采取基于RGB顏色空間獲取一組能夠表示當前顏色的R、G、B分量值值，然后將這組R、G、B分量值轉(zhuǎn)換成H、S、V 分量值，再利用HSV 顏色空間的色差公式計算色差的方法檢測異囊。由于這里的轉(zhuǎn)換僅僅是將一組R、G、B分量值即3個數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成相應的3個數(shù)據(jù)H、S、V 分量值而已，因此這次轉(zhuǎn)換所花費的時間完全可以忽略不計，這與將一整幅RGB 圖像轉(zhuǎn)換成HSV 圖像所消耗的時間區(qū)別較大。檢測算法的完整流程如圖3所示。

圖3 算法流程

2.2.1 基于RGB的圖像分割

從圖2我們知道，膠囊的顏色要分成上下兩部分的顏色。膠囊的顏色本身非常多樣，不同藥廠有不同的要求，可謂是五花八門，因此要準確提取膠囊的顏色需要將膠囊分割成兩部分。目前，彩色圖像分割有多種方法，大部分基 于 灰 度 圖 像 分 割 技 術(shù) 如 直 方 圖 閾 值 法［6，7］、聚 類［8，9］、區(qū)域增長［10］、邊緣檢測、模糊方法［11］、神經(jīng)元網(wǎng)絡［12］都可以擴展到彩色圖像。許多彩色圖像分割方法不僅把灰度圖像分割方法應用于不同的顏色空間，而且可以直接應用于每個顏色分量上，其結(jié)果再通過一定的方式進行組合，即可獲取最后的分割結(jié)果。

由于采集到的圖像中膠囊基本上都是居于圖像正中間，所以本文針對固定區(qū)域來進行顏色的檢測。固定的區(qū)域如圖4中虛線方框區(qū)域所示，該區(qū)域?qū)腞、G、B分量圖像如圖5所示。鑒于圖像中膠囊兩節(jié)之間有明顯的分隔線這一重要特征，本文采取基于Y 方向的Scharr算子應用于彩色圖像的R 分量圖像從而尋找到分隔線，然后根據(jù)分隔線所在位置進行圖像的分割，如圖6所示。

圖4 原始圖像疊加選定區(qū)域框后的圖像

圖5 R、G、B分量圖像

圖6 分割圖

2.2.2 RGB分量值的獲取

對分割后的圖像要進一步提取R、G、B的值，該步驟關系到后續(xù)顏色值的比較以及最終的檢測精度，因此非常關鍵。提取R、G、B的值最常用的方法就是求取圖像的灰度平均值，但是該方法不僅受圖像噪聲的影響，而且由于光照不均其精度也不夠。對圖像進行濾波可以消除一部分噪聲的影響，但也增加了一定的計算量。另外在實際的生成過程中我們發(fā)現(xiàn)，有部分膠囊的顏色較為相近，在檢驗過程中若人眼不仔細觀察則會誤認為是同一種膠囊，這種情況也給精確識別所有異囊?guī)硪欢ǖ碾y度。

本文考慮到以上因素，提出了一種基于歸一化直方圖的方法獲取R、G、B的值。該方法的主要思想是認為直方圖中概率值越大的灰度級則其有效程度越高，在計算過程中則主要計算有效程度高的灰度級。圖7為B 分量圖像的歸一化直方圖，從圖中可以清晰地看到有些灰度級的概率值很小，即在圖像中所占比重很少，可以判定為噪聲或其它干擾因素，所以計算分量值時這部分不應該計算在內(nèi)。本文先按照直方圖概率值進行降序排序，排序后的概率值依次命名為p0，p1，…，p255，對應的灰度級依次命名為a0，a1，…，a255。接著將概率值從下標0開始依次取值，當取到下標為m 時，若所取的概率值總和Pm達到一定的閾值s則停止。Pm計算如下面公式所示

其中m 滿足下面公式的要求

然后計算這部分概率值對應灰度級的加權(quán)平均值，計算公式如下

式中：result——本次顏色分量值計算結(jié)果。

圖7 B分量圖像的直方圖

2.2.3 基于HSV 的色差計算

先將上一節(jié)獲取到的R、G、B分量值按照1.3節(jié)中的轉(zhuǎn)換方法將其轉(zhuǎn)換成H、S、V 分量值。色差［13，14］衡量的是2種顏色的相似程度。在HSV 顏色空間中，H 色調(diào)描述的是一種純色的顏色屬性，S飽和度則表示一種純色被白光稀釋的程度，V 亮度則是一個比較主觀的描述子。也就是說，H 和S在很大程度上表征了一種顏色?；谝陨峡紤]，本文采取一種加權(quán)的方式計算色差。對于HSV 顏色空間的2個顏色值F1＝（H1，S1，V1）T和F2＝（H2，S2，V2）T，色差定義如下

其中

且k＞0.5，即讓H 和S 對色差的貢獻遠大于V 的貢獻。

2.2.4 顏色比較

由于膠囊由兩節(jié)組成因而呈現(xiàn)有2種顏色，并且膠囊的擺放順序是隨機的，因此在檢測異囊時，顏色的比較要進行多次。這里設膠囊上下兩節(jié)的標準顏色值分別為up－Color，downColor，當前檢測到的顏色值為up，down，其中每個顏色值都包含H、S、V 這3 個分量值，比較步驟如下：

（1）按 照2.2.3 節(jié) 中 公 式 計 算 得 到 色 差 值dist1 和dist2，即

如果dist1和dist2同時小于閾值T，那么表示是同一種顏色膠囊則比較結(jié)束，否則進行下一步驟。

（2）交換顏色值的比較順序，按照2.2.3 節(jié)中公式再次計算色差值dist1和dist2，即

如果dist1和dist2同時小于閾值T，那么表示是同一種顏色膠囊則比較結(jié)束，否則認為是異囊，比較結(jié)束。

這里閾值T 可以經(jīng)過實驗和在線測試確定。

3 本文算法與常規(guī)基于HSV 算法比較

3.1 常規(guī)HSV檢測算法

常規(guī)就HSV 顏色空間的顏色識別方法是首先將圖片整體轉(zhuǎn)換成HSV 格式，然后再檢測。檢測的主要步驟是圖像分割，然后獲取HSV 分量值，再進行色差計算和顏色比較，方法參照2.2節(jié)所述方法。

3.2 對比分析

基于vc6.0和opencv1.0的軟件平臺下，在Inter（R）Pentium （R）CPU 單核E5300、2.6GHz硬件環(huán)境下，經(jīng)過嚴格測試表明，本文方法和常規(guī)基于HSV 的檢測方法的檢測都能達到較高精度滿足現(xiàn)實需要。但是利用Pentium CPU 內(nèi)部時間戳進行計時，發(fā)現(xiàn)基于HSV 的檢測方法中，從RGB到HSV 的轉(zhuǎn)換步驟所花費時間占程序整體花費時間比率達10%以上。顯然上述花費的時間代價較大，而且轉(zhuǎn)換的圖像為較小圖像，對于稍大的圖像可以預見其時間代價會更大，將不利于圖像的在線處理。

其中，表1中異囊檢出率是指待檢測膠囊是異囊而最終作為異囊被正確檢測出來的準確率，可以看到，除常規(guī)HSV 算法中當所取圖像較大時稍有誤差，其他的算法在在線實驗中都能達到100%，也即滿足我們前面所述的目標；非異囊誤檢率是指待檢測膠囊本來不是異囊但最終卻被當做異囊檢測出來，對于圖像大小是340＊70 時，本文算法的非異囊誤檢率是0.0067%，即約15000顆膠囊中可能會有一顆會被誤認為是異囊而檢測出來，這樣的誤檢率對于生產(chǎn)廠家來說是可以接受的。

表1 不同算法比較

4 結(jié)束語

本文提出了一種簡單有效的基于RGB 顏色空間利用HSV 顏色空間色差公式檢測異囊的方法。本文的創(chuàng)新之處一是利用歸一化直方圖加權(quán)平均的方法獲取顏色分量值，二是巧妙利用RGB和HSV 之間的聯(lián)系和各自的優(yōu)點，在RGB顏色空間中獲取顏色值，通過避免顏色空間的轉(zhuǎn)換來提高計算速度，使用HSV 顏色空間的色差公式計算色差保證了檢測精度。這對于顏色識別一類問題提出了新的一種解決思路。

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