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申请/专利权人：山东博昂信息科技有限公司

摘要：本申请涉及图像分析技术领域，具体为基于强反光抑制的缺陷检测方法和系统；为解决现有技术中药包缺陷检测成本高、检测操作繁琐、检测质量较低的问题，本申请首先从获取待检药包的若干个不同反光图像确定待检反光图像；然后根据待检反光图像的亮度标准差，选择执行不同的反光区域识别方法，并基于反光区域的像素值情况确定强反光区域和弱反光区域；最后，针对强反光区域、弱反光区域以及它们之间的边界，执行不同的反光抑制处理，在消除反光性和光不均匀性影响的同时增强图像细节，提高缺陷识别的准确度；该方法应用在药包缺陷检测生产线上能自动化稳定实施，有利于在提高生产线的检测质量和检测效率的同时，降低成本。

主权项：1.一种基于强反光抑制的缺陷检测方法，其特征在于，包括如下操作：S1、获取待检药包的若干个不同反光图像，形成了不同反光图像集；基于所述不同反光图像集，获取待检药包区域；将待检药包区域，在所述不同反光图像集中整体对比度最小值对应的反光图像，作为待检反光图像；S2、判断所述待检反光图像的亮度标准差是否大于亮度标准差阈值；若大于，基于光度不一致识别出待检反光图像中的反光区域；若不大于，基于光谱分析识别出待检反光图像中的反光区域；对所述反光区域进行网格划分，得到若干个反光网格；基于像素平均值，分别对若干个反光网格进行赋值后进行遍历；遍历每个反光网格的过程中，将遍历邻域范围内，赋值结果处于同一赋值结果范围内的反光网格进行相连，所有反光网格经遍历完后，得到若干个反光网格连通区域；根据反光网格连通区域内赋值结果总和，对若干个反光网格连通区域进行种类划分，得到强反光区域和弱反光区域；S3、获取强反光区域，在所述不同反光图像集内所有反光图像中对应位置处的区域，形成了待融合区域集；所述待融合区域集经图卷积神经网络处理，得到第一反光抑制区域；对所述弱反光区域中亮斑和暗块分别进行开运算和顶帽变换处理，得到第二反光抑制区域；对强反光区域和弱反光区域之间的边界进行闭运算处理，得到反光抑制边界；所述第一反光抑制区域、第二反光抑制区域和反光抑制边界，形成了反光抑制图；S4、对反光抑制图进行目标缺陷检测，得到药包缺陷检测结果。

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