胡佳麗， 郭天太， 吳聿聰， 李沫霖， 劉維

（中國計(jì)量學(xué)院，杭州310018）

0 引言

藥用膠囊在實(shí)際生活中有著大量使用。據(jù)統(tǒng)計(jì)，中國的膠囊使用量大約是1000億粒/a［1］?？招哪z囊是包裹藥劑的外包裝，用于保護(hù)藥物成分?？招哪z囊的質(zhì)量好壞決定了藥性的發(fā)揮程度，劣質(zhì)的空心膠囊不利于藥物的質(zhì)量保證，甚至?xí)鹑梭w疾病，因此膠囊的檢測非常重要。隨著自動化技術(shù)的不斷發(fā)展，空心膠囊的檢測技術(shù)由傳統(tǒng)的人工檢測向自動化檢測技術(shù)發(fā)展。其中，對于膠囊外形的檢測是一項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)。對于膠囊檢測技術(shù)，國內(nèi)外一直在進(jìn)行不斷的研究和更新。

1 國外膠囊檢測技術(shù)

國外對于膠囊檢測的技術(shù)較之國內(nèi)起步得更早，因此也較為成熟。其研制的檢測儀器精度高，對膠囊的檢測種類豐富且更市場化。

1.1 基于單個(gè)區(qū)域的膠囊檢測技術(shù)

H.B.Kekre等［2］通過對多種膠囊檢測技術(shù)的研究，發(fā)現(xiàn)基于單個(gè)區(qū)域的膠囊檢測技術(shù)能夠在缺陷識別中達(dá)到更好的效果。在找到膠囊的單個(gè)區(qū)域后，在此區(qū)域生成特征向量。通過將樣本缺陷圖像和查詢圖像進(jìn)行對比，識別有缺陷的膠囊。通過計(jì)算查詢圖像與各個(gè)缺陷樣品和無缺陷樣品之間的歐氏距離。如查詢圖像與無缺陷樣品圖像之間的歐氏距離相同，則接受膠囊為合格，否則拒絕。

1.2 基于RG B和HS V的膠囊檢測技術(shù)

膠囊缺陷中有一種是膠囊的顏色差異，在一般的圖像處理檢測技術(shù)中，此類膠囊不能被很好地識別與剔除。為了實(shí)現(xiàn)對彩色膠囊進(jìn)行在線檢測，LIU Feng等［3］設(shè)計(jì)了基于RGB顏色空間和HSV色差公式的檢測方法。該技術(shù)將圖像的原始RGB格式膠囊圖像轉(zhuǎn)換到HSV顏色空間進(jìn)行準(zhǔn)確的檢測。為了保證在線檢測效率，顏色空間轉(zhuǎn)換和色差的計(jì)算并不在一個(gè)像素級。該技術(shù)由灰度直方圖來表示R、G、B分量值，通過轉(zhuǎn)換得到相應(yīng)的H、S、V值，計(jì)算得到色差值。通過將得到的色差值與給定的色差閾值進(jìn)行比較，接受在閾值內(nèi)的膠囊，剔除不在色差閾值內(nèi)的彩色膠囊，從而實(shí)現(xiàn)對有色膠囊的檢測。

1.3 基于邊緣檢測的膠囊檢測技術(shù)

計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng)通過數(shù)碼相機(jī)獲得的數(shù)字圖像通常有24位彩色圖像。這對于圖像處理而言運(yùn)算較為復(fù)雜且耗時(shí)長。在實(shí)際應(yīng)用中對于膠囊的檢測需要能夠快速完成，因此必須減少圖像存儲量。該技術(shù)采用圖像灰度處理獲取更易于管理的二進(jìn)制映象圖，同時(shí)保留所有必要的膠囊原始圖像特征。M.Ahmadi等［4］提出了基于邊緣檢測的膠囊檢測技術(shù)。該技術(shù)基于邊緣檢測獲取原始圖像中高亮值的數(shù)據(jù)點(diǎn)，通過剔除一些與膠囊檢測內(nèi)容不相關(guān)的信息點(diǎn)來獲取膠囊輪廓邊緣的重要結(jié)構(gòu)信息，大大減少實(shí)際所用數(shù)據(jù)量。在邊緣檢測的基礎(chǔ)上進(jìn)行缺陷識別，能夠在保證判別率的同時(shí)提高檢測速度。

1.4 基于US B接口相機(jī)的膠囊檢測技術(shù)

M.J.Islam等［5-6］發(fā)現(xiàn)，自動檢測與生產(chǎn)線上的人工檢測相比可以克服物理極限以及主觀判斷的缺陷。為了實(shí)現(xiàn)靈活便捷的膠囊檢測，他們開發(fā)了基于USB 2.0接口相機(jī)以及小型硬件相配合的檢測技術(shù)。該技術(shù)自定義的USB相機(jī)由一個(gè)3像素CMOS圖像傳感器、一個(gè)賽靈思500K系統(tǒng)的FPGA和一個(gè)USB 2.0的微控制器組成。在圖像處理方面，該技術(shù)使用邊界跟蹤接近膠囊并圍繞膠囊旋轉(zhuǎn)了一圈，用以進(jìn)行檢查。通過定制系統(tǒng)控制器接受和拒絕，并將膠囊傳遞到相應(yīng)的容器內(nèi)。

1.5 基于稱重的膠囊檢測技術(shù)

國外的膠囊檢測技術(shù)不僅能夠通過圖像處理技術(shù)對膠囊的外形缺陷進(jìn)行檢測，還能夠通過稱重系統(tǒng)對膠囊的重量進(jìn)行檢測。如英國的SADE SP膠囊分揀機(jī)，產(chǎn)自CI公司，其對膠囊的稱重精度已經(jīng)精確到l mg。美國的高速膠囊在線稱重及分揀系統(tǒng)，能同時(shí)檢測膠囊的外形缺陷和膠囊的重量誤差［7-8］。

2 國內(nèi)膠囊檢測技術(shù)

國內(nèi)對于膠囊檢測的起步較晚，但隨著研究的深入，目前的膠囊檢測技術(shù)水平也有了顯著的提升。同時(shí)，檢測的方式也向多元化和自動化發(fā)展。

2.1 基于圖像處理的膠囊檢測

將圖像處理技術(shù)運(yùn)用于膠囊的檢測，可以大大提高膠囊檢測的速度。對于膠囊的圖像處理首先是將膠囊拍照，從而獲取其圖像，對圖像進(jìn)行去噪濾波等預(yù)處理后，利用工控機(jī)將獲取得到的圖像與缺陷數(shù)據(jù)庫比對，識別膠囊的缺陷類型。吳德等［9-11］通過對傳統(tǒng)的濾波算法進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)這些算法在濾波的同時(shí)容易丟失膠囊的邊緣以及缺陷特征，不能很好地適用于檢測，因此提出一種基于平均曲率流的濾波算法，從而實(shí)現(xiàn)了在去噪的同時(shí)保存必要的膠囊邊緣缺陷特征。對于膠囊圖像的提取和分割，該檢測方法基于線掃描將原本的檢測區(qū)域增長，從而解決了膠囊圖像多區(qū)域非均勻的問題。該技術(shù)提出了一整套用于膠囊檢測的圖像處理算法，同時(shí)配備了包含圖像采集、自動剔除裝置的硬件系統(tǒng)。這一技術(shù)可以大批量、高效地識別膠囊的多種缺陷，其檢測速度可以到達(dá)7.5萬粒/h。

2.2 基于紅外圖像的膠囊缺陷檢測

基于紅外圖像的膠囊缺陷檢測技術(shù)利用紅外線進(jìn)行照射，考慮到紅外線具有極強(qiáng)的穿透力，在無需對膠囊進(jìn)行機(jī)械翻轉(zhuǎn)的情況下，可以直接對膠囊的正面和背面進(jìn)行檢測，這既簡化了機(jī)械結(jié)構(gòu)，也減少了膠囊的漏檢情況［12］。同時(shí)，該技術(shù)采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對膠囊缺陷進(jìn)行分類識別。其檢測過程分為兩步：1）對膠囊的初步檢測。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由輸入、人工神經(jīng)細(xì)胞體、輸出三部分組成。該技術(shù)首先將膠囊的外形、紋理特征相結(jié)合，再利用PCA進(jìn)行降低維度，以此得到特征向量作為輸入，初步實(shí)現(xiàn)對缺陷膠囊的識別。2）對膠囊的精確檢測。對于第一步檢測合格的膠囊根據(jù)其邊緣輪廓和組合距離進(jìn)行邊緣檢測，對不符合要求的缺陷膠囊進(jìn)行識別。該技術(shù)對缺陷膠囊的識別率為95%及以上，其錯誤判別率僅為1.6%。

2.3 基于計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)的雙通道膠囊檢測

該技術(shù)采用雙通道設(shè)計(jì)，分別為近紅外通道和可見光通道。近紅外通道由黑白相機(jī)完成圖像采集，背光源實(shí)現(xiàn)照明，主要檢測膠囊黑點(diǎn)、油污、開裂、殘缺等內(nèi)部殘損等缺陷?？梢姽馔ǖ烙刹噬鄼C(jī)和條形光源配合完成圖像采集，主要檢測膠囊超長、超短、形變、癟殼等外形尺寸缺陷［13］。對于膠囊檢測的算法，通過濾波算法，進(jìn)行對圖像的預(yù)處理；通過圖像分割算法得到膠囊輪廓，并采用方形滑塊分割算法和形態(tài)學(xué)算法，對膠囊結(jié)合部位實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確有效的提取，并以此為依據(jù)分離成三部分；通過邊緣檢測算法，提取膠囊特征值；設(shè)計(jì)孔洞填充算法識別膠囊的缺陷并對膠囊彩色部分亮度較高的地方進(jìn)行補(bǔ)償。該膠囊檢測技術(shù)的檢測速度達(dá)到8.4萬粒/h，識別準(zhǔn)確率高達(dá)99%，并能夠?qū)δz囊采用120°旋轉(zhuǎn)實(shí)現(xiàn)完整檢測。

2.4 基于D S P的破損膠囊多通道檢測

數(shù)字信號處理技術(shù)（DSP）在信息技術(shù)和集成電路的發(fā)展下不斷成熟，使得數(shù)字信號處理器的優(yōu)勢逐漸顯現(xiàn)。數(shù)字信號處理是將所獲得的信號通過數(shù)字方式表示并進(jìn)行處理的理論和技術(shù)?；贒SP的破損膠囊多通道檢測，將圖像處理技術(shù)與具有強(qiáng)大運(yùn)算能力的數(shù)字信號處理器結(jié)合，從而對膠囊圖像處理高效精確地進(jìn)行檢測。

該技術(shù)使用CCD圖像傳感器，能夠同時(shí)對膠囊的4個(gè)表面進(jìn)行圖像采集，配合4路編解碼器實(shí)現(xiàn)檢測膠囊的4個(gè)表面是否存在缺陷，從而大大提高了檢測速度，減少了檢測時(shí)間。更大的優(yōu)勢是該技術(shù)在利用多個(gè)CCD的情況下可以同時(shí)檢測多個(gè)膠囊［14-16］。

在軟件編程方面，該技術(shù)選擇均值濾波和中值濾波來對圖像進(jìn)行預(yù)處理。在圖像檢測時(shí)，先用邊沿檢測識別并確定每個(gè)膠囊的邊界信息，再分別對每一個(gè)膠囊進(jìn)行4個(gè)表面的破損缺陷檢測。利用雙閾值分割法對膠囊進(jìn)行分割，實(shí)現(xiàn)對完整膠囊的全方位檢測。該技術(shù)的另一個(gè)創(chuàng)新之處是利用反色與圖像合成的方法來對膠囊圖像進(jìn)行處理，這大大減少了DSP的運(yùn)算工作量。最后，在缺陷檢測方面，通過計(jì)算膠囊圖像存在的破損面積和對顯現(xiàn)的灰度直方圖進(jìn)行分析，來對膠囊的實(shí)際缺陷進(jìn)行判斷。

2.5 基于D S P和F P G A的殘損膠囊圖像檢測

FPGA是專用集成電路（ASIC）領(lǐng)域中的一種半定制電路，是一種現(xiàn)場可編程門陣列，克服了定制電路不足和原有可編程器件門電路數(shù)有限這兩個(gè)缺陷。在利用圖像處理技術(shù)實(shí)現(xiàn)膠囊檢測的過程中，要保證檢測速度以及效率，需要進(jìn)行數(shù)據(jù)的高速交換，在DSP高速處理器平臺上加上FPGA，將圖像的預(yù)處理部分在FPGA中進(jìn)行，則可以大大減小DSP的工作量，從而保證檢測過程的高速完成。

FPGA可以連接硬件系統(tǒng)的一些數(shù)據(jù)線以及控制線，也可以將大量的邏輯控制集成到內(nèi)部。這可以極大地簡化電路設(shè)計(jì)，滿足電路易于調(diào)試的要求，也可以使得整個(gè)系統(tǒng)更加集成化和小型化。另一方面，F(xiàn)PGA可以控制FIFO的緩存容量，保證圖像數(shù)據(jù)的交換更加順利。

該技術(shù)可對膠囊表面不同的磨損程度進(jìn)行檢測。研究者建立圖像的HSI顏色模型，通過對膠囊圖像進(jìn)行處理，從而獲取膠囊彩色圖像的色度和飽和度。從膠囊圖像的H分量和S分量直方圖的區(qū)別中，可以判斷膠囊不同部位的磨損程度［17］。

3 結(jié)論

近年來，圖像處理技術(shù)在醫(yī)學(xué)醫(yī)藥領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用加快了膠囊檢測技術(shù)的發(fā)展。在理論研究方面，基于圖像處理的膠囊檢測技術(shù)已經(jīng)取得了不少成果。但實(shí)際應(yīng)用于生產(chǎn)的膠囊檢測系統(tǒng)目前尚不成熟。國外的膠囊檢測系統(tǒng)較為完善，但價(jià)格較高不能被國內(nèi)市場廣泛接受。而國內(nèi)的膠囊檢測系統(tǒng)目前普遍適用于小樣本檢測。因此，膠囊檢測技術(shù)仍有較大的研究空間。

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