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        基于計(jì)算機(jī)視覺的包裝質(zhì)量檢測(cè)分析

        2022-02-22 00:38:44
        中國新技術(shù)新產(chǎn)品 2022年22期
        關(guān)鍵詞:紋理顏色藥品

        吳 娟 朱 琪

        (黑龍江中醫(yī)藥大學(xué),黑龍江 哈爾濱 150040)

        自20世紀(jì)20年代以來,計(jì)算機(jī)技術(shù)掀起了世界技術(shù)革新的浪潮,深入全社會(huì)各個(gè)行業(yè),極大地改變了人們的生活。目前,計(jì)算機(jī)技術(shù)已經(jīng)應(yīng)用于現(xiàn)代工業(yè)的各個(gè)門類中,包括醫(yī)藥行業(yè)和醫(yī)藥包裝行業(yè)。計(jì)算機(jī)技術(shù)不僅可以實(shí)現(xiàn)醫(yī)藥包裝的自動(dòng)化、提高包裝過程的效率,借助計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)還可以對(duì)藥品包裝質(zhì)量進(jìn)行檢測(cè)[1]。在計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)應(yīng)用以前,藥品包裝的質(zhì)量檢測(cè)一般以人工肉眼觀察為主要手段[2]。人工檢測(cè)不僅檢測(cè)效率低,而且經(jīng)常出現(xiàn)誤檢的情況。而運(yùn)用計(jì)算機(jī)視覺技術(shù),以攝像機(jī)拍攝圖像代替人工肉眼觀測(cè),以圖像處理和模式識(shí)別代替人工主觀判斷,大大地提升了藥品包裝的檢測(cè)效率和檢測(cè)質(zhì)量[3]。基于此,該文在多特征融合策略下構(gòu)建了藥品包裝的計(jì)算機(jī)視覺檢測(cè)方法,并對(duì)其檢測(cè)效果進(jìn)行了試驗(yàn)驗(yàn)證。

        1 包裝流程中的計(jì)算機(jī)視覺檢測(cè)

        目前藥品包裝的形式非常豐富,其中塑膠透明包裝占據(jù)了相當(dāng)大的比重。受到塑膠包裝工藝的限制,其包裝流程一般分為七個(gè)環(huán)節(jié),而計(jì)算機(jī)視覺檢測(cè)在其中扮演了非常重要的角色,如圖1所示。

        圖1 計(jì)算機(jī)視覺檢測(cè)在藥品塑膠包裝中的作用

        第一個(gè)環(huán)節(jié),對(duì)塑膠材料進(jìn)行包裝前的準(zhǔn)備處理。主要方法是根據(jù)要包裝的藥品形狀進(jìn)行包裝外殼制作,這一過程一般要通過熱融化、成型、冷卻定型等操作才能完成。

        第二個(gè)環(huán)節(jié),根據(jù)塑膠包裝的具體結(jié)構(gòu)放置要包裝的藥品。目前,包裝結(jié)構(gòu)一般是對(duì)稱或規(guī)則排列的。

        第三個(gè)環(huán)節(jié),在塑膠包裝的底部進(jìn)行最后的封裝,主要使用鋁箔、錫箔等材料。至此,每個(gè)包裝單元都形成一個(gè)完整的密閉結(jié)構(gòu)。

        第四個(gè)環(huán)節(jié),將鋁箔、錫箔等底部封裝部分和塑膠包裝殼體有效黏結(jié)起來,一般采用無害的黏結(jié)劑進(jìn)行黏連,再通過壓實(shí)操作確保黏結(jié)可靠。

        第五個(gè)環(huán)節(jié),如果包裝生產(chǎn)線形成的是大片的塑膠包裝,還要進(jìn)行切割,以便每個(gè)包裝體可以放置在藥盒內(nèi)。

        第六個(gè)環(huán)節(jié),按照計(jì)算機(jī)視覺的方法對(duì)包裝進(jìn)行質(zhì)量檢測(cè),如果發(fā)現(xiàn)質(zhì)量不合格,將其推送至廢品區(qū)等候處理。

        第七個(gè)環(huán)節(jié),如果藥品包裝順利通過計(jì)算機(jī)視覺的質(zhì)量檢測(cè),則推送至成品區(qū)進(jìn)行裝盒處理,以備最后的出廠售賣。

        可見,基于計(jì)算機(jī)視覺的質(zhì)量檢測(cè)對(duì)藥品包裝具有十分重要的意義。它不僅決定了藥品包裝的可用性,也決定了藥品包裝工作流程的效率。

        2 基于計(jì)算機(jī)視覺的包裝質(zhì)量檢測(cè)算法

        為了實(shí)現(xiàn)藥品包裝準(zhǔn)確可靠的質(zhì)量檢測(cè),該文構(gòu)建了一種基于計(jì)算機(jī)視覺的檢測(cè)方法。計(jì)算機(jī)視覺檢測(cè)方法的實(shí)質(zhì)就是在包裝流水線上設(shè)置攝像機(jī),拍攝每個(gè)包裝體,進(jìn)而得到每個(gè)包裝單元的成像。然后采用一系列圖像處理的手段進(jìn)行缺陷識(shí)別和質(zhì)量檢測(cè)。從成像效果上看,存在缺陷的包裝單元成像一定會(huì)和正常包裝單元成像有所差別。經(jīng)驗(yàn)表明,藥品包裝在顏色、紋理、形狀等方面的特征都有明顯的規(guī)律,如果存在質(zhì)量問題,其顏色、紋理、形狀特征就會(huì)發(fā)生明顯的變化。一般情況下,計(jì)算機(jī)視覺的檢測(cè)方法只針對(duì)其中一種特征進(jìn)行檢測(cè),這樣的好處是檢測(cè)速度比較快,但存在可靠性差、容易漏檢和誤檢等問題。隨著計(jì)算機(jī)硬件水平的提高,同時(shí)檢測(cè)更多特征不僅有利于提升質(zhì)量檢測(cè)的準(zhǔn)確率,還能加快檢測(cè)流程。為此,該文設(shè)計(jì)了一種同時(shí)檢測(cè)顏色、紋理、形狀特征的方法,以實(shí)現(xiàn)計(jì)算機(jī)視覺對(duì)藥品包裝的質(zhì)量檢測(cè)。

        2.1 顏色特征提取

        藥品包裝圖像中,包裝本身的顏色和背景色之間會(huì)形成比較強(qiáng)烈的對(duì)比。包裝區(qū)域和背景區(qū)之間的紋理也存在比較明顯的差異。同時(shí),每個(gè)包裝單元也會(huì)表現(xiàn)出明顯的形狀特征。所以,同時(shí)選用顏色、紋理和形狀特征,會(huì)提升包裝質(zhì)量檢測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確性。

        顏色信息是圖像各類特征中最重要的特征之一,大多數(shù)圖像都具有比較豐富的顏色特征。在圖像處理的早期階段,為了加快圖像處理的速度,一般都運(yùn)用灰度圖像取代圖像中正常的顏色信息表達(dá),這樣可以將計(jì)算量減少到原始圖像的三分之一。隨著計(jì)算機(jī)硬件水平的提高,彩色圖像處理也可以達(dá)到比較快的速度,這時(shí)彩色特征提取就成為顏色信息處理的主要方式。

        RGB是最常見的彩色圖像存儲(chǔ)格式,這是將紅色、綠色、藍(lán)色作為三種基色信息實(shí)現(xiàn)對(duì)像素顏色信息表達(dá)的一種技術(shù)手段。圖像中每個(gè)像素的任何一種顏色都可以根據(jù)紅色、綠色、藍(lán)色的組合來實(shí)現(xiàn),只不過不同的彩色信息中,三種基色信息的占比不同而已。YUV格式則是除了顏色信息以外,還充分考慮亮度信息和對(duì)比度信息,進(jìn)而形成的一種彩色圖像存儲(chǔ)格式,在圖像處理領(lǐng)域中也有比較廣泛的應(yīng)用。

        在RGB、YUV等存儲(chǔ)格式的支持下,圖像顏色信息形成了很多表達(dá)方式,包括全通道顏色值信息、紅色通道顏色值信息、綠色通道顏色值信息、藍(lán)色通道顏色值信息、顏色-對(duì)比度矩陣、顏色-亮度矩陣、顏色-亮度-對(duì)比度矩陣、顏色直方圖和顏色矩等。

        圖像內(nèi)容中的顏色信息有多種表達(dá)方式,該文選擇了空間顏色直方圖來提取藥品包裝圖像中的顏色信息。這是因?yàn)樗幤钒b圖像中不僅顏色特征豐富,而且包裝區(qū)域顏色關(guān)聯(lián)了一定程度的空間信息??臻g顏色直方圖恰好可以同時(shí)反映出顏色信息和空間信息。

        對(duì)藥品包裝圖像的顏色直方圖提取的計(jì)算如公式(1)所示。

        進(jìn)一步計(jì)算藥品包裝圖像中的空間信息特征,其中包括兩個(gè)變量,如公式(2)所示。

        式中:βI(?)、αI(?)分別為空間信息特征的兩個(gè)變量;D(q,βI(?))為空間距離計(jì)算函數(shù)。

        結(jié)合公式(1)~公式(3),可以得到藥品包裝圖像的顏色特征向量,如公式(4)所示。

        式中:CI(?)為藥品包裝圖像的顏色直方圖;βI(?)、αI(?)分別為空間信息特征的兩個(gè)變量。

        2.2 紋理特征提取

        和顏色特征相比,紋理特征也是各類圖像中非常常見的一種形式。它體現(xiàn)了圖像內(nèi)容中有規(guī)律信息的排列方式。藥品包裝圖像的紋理信息非常豐富,并且可以抽象成一些參數(shù)。這些參數(shù)也就成了藥品包裝圖像紋理特征的表達(dá)。該文從四個(gè)方面對(duì)藥品包裝圖像紋理特征進(jìn)行參數(shù)化的表達(dá)。

        2.2.1 紋理特征的能量表達(dá)

        令p(gi,gj)表達(dá)灰度共生矩陣,并且已經(jīng)執(zhí)行了歸一化處理,那么紋理特征的能量表達(dá)如公式(5)所示。

        紋理特征的能量表達(dá)體現(xiàn)了藥品包裝圖像中的紋理特征是否均勻。如果藥品包裝圖像的紋理特征均勻,那么p(gi,gj)中的非0元素將向?qū)蔷€集中。反之,非0元素則會(huì)遠(yuǎn)離對(duì)角線。

        2.2.2 紋理特征的熵表達(dá)

        藥品包裝圖像中紋理特征的熵表達(dá),根據(jù)灰度共生矩陣及其對(duì)數(shù)進(jìn)行積聯(lián)累加計(jì)算,如公式(6)所示。

        與能量表達(dá)不同,熵表達(dá)更多地體現(xiàn)了藥品包裝圖像中的紋理信息是否豐富。當(dāng)藥品包裝圖像的紋理信息豐富時(shí),熵就會(huì)很大。反之,當(dāng)藥品包裝圖像的紋理信息欠豐富時(shí),熵就會(huì)很小。

        2.2.3 紋理特征的對(duì)比度表達(dá)

        藥品包裝圖像中紋理特征的對(duì)比度除了和灰度共生矩陣有關(guān),還與參與計(jì)算的像素位置有關(guān),如公式(7)所示。

        對(duì)比度表達(dá)體現(xiàn)了藥品包裝圖像紋理信息的清晰程度。當(dāng)樹木圖像的紋理信息比較清楚時(shí),對(duì)比度就會(huì)很大。反之,當(dāng)藥品包裝圖像的紋理信息不清楚時(shí),對(duì)比度就會(huì)很小。

        2.2.4 紋理特征的相關(guān)性表達(dá)

        藥品包裝圖像中紋理特征的相關(guān)性除了和灰度共生矩陣有關(guān),還與灰度共生矩陣的均值和方差有關(guān),如公式(8)所示。

        式中:μx、μy為均值;σx、σy為方差。

        結(jié)合公式(5)~公式(8),可以得到藥品包裝圖像的紋理特征向量,如公式(9)所示。

        2.3 形狀特征提取

        藥品包裝圖像中的形狀信息非常豐富,包裝區(qū)域都有明確的形狀表達(dá)。但是,這些形狀特征會(huì)因拍攝角度不同、圖像縮放等因素而表現(xiàn)各異。出于檢索依據(jù)可靠性的考慮,這里應(yīng)該選取具有不變性的形狀特征。Hu矩是基于輪廓曲線中心矩完成形狀特征提取的方法,具有較好的不變性,其計(jì)算如下。

        首先,根據(jù)藥品包裝圖像中的輪廓曲線可以進(jìn)行積分處理,如公式(10)所示。

        式中:C為圖像包裝輪廓中包括的曲線信息;(m,n)為曲線上的像素,為積分微元;p、q為非負(fù)整數(shù)。

        其次,計(jì)算包裝輪廓曲線特征C的(p+q)階中心矩,如公式(11)所示。

        最后,根據(jù)中心矩θpq可以計(jì)算出樹木形狀的7個(gè)分量,將這7個(gè)分量組合在一起,就形成了藥品包裝圖像的形狀特征向量,如公式(12)所示。

        3 試驗(yàn)結(jié)果與分析

        為了驗(yàn)證該文提出的基于計(jì)算機(jī)視覺的藥品包裝質(zhì)量檢測(cè)方法的有效性,接下來進(jìn)行試驗(yàn)研究。試驗(yàn)過程中將分別提取每幅藥品包裝圖像中的顏色、紋理、形狀特征,將這些特征分別和包裝質(zhì)量完好的圖像特征進(jìn)行比對(duì),形成三類特征比較的結(jié)果。然后,給每類特征配置一個(gè)合理的權(quán)重,再將三類特征的比較結(jié)果加權(quán)處理成和的形式。這個(gè)加權(quán)和就是藥品包裝是否存在缺陷的最后判斷依據(jù)。

        根據(jù)經(jīng)驗(yàn),藥品包裝的顏色特征比其他兩類特征占比要低一些,因此給顏色特征配置的權(quán)重為0.2,同時(shí)給紋理特征和形狀特征配置的權(quán)重為0.4、0.4。

        接下來,針對(duì)一個(gè)實(shí)際的藥品包裝圖像進(jìn)行計(jì)算機(jī)視覺算法的質(zhì)量檢測(cè)。這個(gè)藥品是一個(gè)呈現(xiàn)近似三角形狀的物品,在透明塑膠包裝之后形成的效果如圖2所示。

        圖2中給出的是一個(gè)包裝完好、不存在缺陷的包裝單元,如果通過該文算法檢測(cè)的單元和圖2中的包裝單元相似性較高,則通過質(zhì)量檢測(cè),反之則不能通過質(zhì)量檢測(cè),為廢品。據(jù)此完成的藥品包裝質(zhì)量檢測(cè)結(jié)果如圖3所示。

        圖2 近似三角形狀藥品的透明塑膠包裝之后的效果

        圖3 基于計(jì)算機(jī)視覺的藥品包裝質(zhì)量檢測(cè)結(jié)果

        從圖3可以看出,這一板藥品包裝一共有6個(gè)包裝單元,上排3個(gè)、下排3個(gè)。經(jīng)過該文的計(jì)算機(jī)視覺質(zhì)量檢測(cè)方法,共發(fā)現(xiàn)4個(gè)合格的包裝單元和2個(gè)有缺陷的包裝單元。2個(gè)有缺陷的包裝單元分別位于上排最右側(cè)和下排最右側(cè)。從視覺上看,這2個(gè)包裝單元因?yàn)椴僮鞯葐栴},內(nèi)容物的藥品已經(jīng)消失不見。這一結(jié)果充分證明了該文提出的計(jì)算機(jī)視覺方法可以完成藥品包裝的質(zhì)量檢測(cè)。

        4 結(jié)論

        藥品包裝質(zhì)量的自動(dòng)化檢測(cè)具有十分重要的意義,在醫(yī)藥行業(yè)的發(fā)展過程中扮演著十分重要的角色。為了提升包裝質(zhì)量檢測(cè)的精度和效率,該文提出了一種基于計(jì)算機(jī)視覺的包裝質(zhì)量檢測(cè)方法。這個(gè)方法可同時(shí)檢測(cè)藥品包裝的顏色、紋理、形狀特征,并形成了3個(gè)顏色、4個(gè)紋理、7個(gè)形狀向量。根據(jù)3類特征7個(gè)向量的相似性進(jìn)行加權(quán)融合處理,得到最終的質(zhì)量檢測(cè)結(jié)果。試驗(yàn)結(jié)果表明,該文提出的計(jì)算機(jī)視覺檢測(cè)方法因?yàn)橥瑫r(shí)使用了三種特征而具有更高的可靠性,可以將存在缺陷的藥品全部檢出。

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