买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

摘要：本发明公开了一种残片检测剔除装置及方法，该方法包括从通过网纹投影照明的高清相机获取预定区域的图像序列；对图像序列进行预处理和初步分割，得到分割后的药片的二维图像掩码，结合二维图像掩码构建药片的二维和三维数据集；基于二维和三维数据集，进行图像配准和融合，并进行精细分割、纹理分析、形状分析和光谱特征提取，获得药片综合数据集；读取综合数据集，并调用预配置的综合缺陷特征向量，采用集成学习模块对精细模块进行精细分类，并根据精细分类结果评估缺陷严重程度，给出药片的整体质量评分；若整体质量评分小于阈值，则向剔除机构发出剔除指令。通过纯视觉剔除残片，解决了光电计数器容易被灰尘遮挡，导致计数和检测错误的问题。

主权项：1.残片检测剔除方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤S1、获取预定时间长度的视频图像，判断高清相机的拍摄频率与振动盘的振动频率是否匹配，若不匹配，调整高清相机、振动盘和网纹投影单元的参数，直至高清相机的拍摄频率与振动盘的振动频率匹配；步骤S2、从通过网纹投影照明的高清相机获取预定区域的图像序列；对图像序列进行预处理和初步分割，得到分割后的药片的二维图像掩码，结合二维图像掩码构建药片的二维和三维数据集；步骤S3、基于二维和三维数据集，进行图像配准和融合，并进行精细分割、纹理分析、形状分析和光谱特征提取，获得药片综合数据集；步骤S4、读取综合数据集，并调用预配置的综合缺陷特征向量，采用集成学习模块对精细模块进行精细分类，并根据精细分类结果评估缺陷严重程度，给出药片的整体质量评分；若整体质量评分小于阈值，则向剔除机构发出剔除指令；所述步骤S2具体为：步骤S21、生成同步触发信号，驱动双高清相机和网纹投影系统，获取预定区域的图像序列；步骤S22、对获取的图像序列应用自适应直方图均衡化算法，增强图像对比度，得到预处理后的图像；步骤S23、采用高斯混合模型对预处理后的图像进行前景分割，得到药片的初始分割结果；步骤S24、对初始分割结果应用形态学操作，包括开运算和闭运算，优化分割边界，获得精确的药片图像掩码；步骤S25、获取网纹投影图像，应用相位展开算法，重建药片的三维表面模型；步骤S26、将获得的二维图像掩码与重建的三维表面模型进行配准，初步构建每个药片的完整二维和三维数据集；所述步骤S3进一步为：步骤S31、获取高清相机拍摄的预定区域图像序列和对应的三维点云数据，通过离散小波变换构建多分辨率表示，在每个分辨率级别上使用自适应随机采样策略计算互信息，采用L-BFGS优化算法迭代优化变换参数，实现二维图像和三维点云的亚像素级精度配准，获得配准后的图像；步骤S32、对配准后的图像应用SLIC算法生成多尺度超像素，基于颜色和纹理特征的相似度度量进行区域合并，使用形态学后处理优化分割边界，得到不同大小和形状药片的精确分割掩码，获得精确分割后的图像；步骤S33、设计一组不同尺度和方向的Gabor滤波器，对分割后的药片图像进行滤波，提取频率域纹理特征，在滤波后的图像上计算旋转不变的局部二值模式特征，通过主成分分析降维，获得紧凑的多尺度纹理描述符，记为多尺度纹理特征向量；步骤S34、将药片的三维点云数据映射到单位球面上，计算不同阶数的球谐系数以捕获全局形状特征，在局部区域计算FPFH描述符以描述局部几何结构，通过加权融合全局和局部特征，得到能够敏感检测微小变形的三维形状特征，记为三维形状特征向量；步骤S35、对药片的多光谱图像数据应用自适应维纳滤波进行去噪和增强，使用非负矩阵分解将光谱数据分解为基本组分和丰度图，计算改进的标准化差值指数，获得对材质变化敏感的光谱特征，输出得到光谱特征向量和改进的标准化差值指数；步骤S36、基于多尺度纹理特征向量、三维形状特征向量、光谱特征向量和改进的标准化差值指数，构建综合数据集。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 南京比逊弥特智能科技有限公司 残片检测剔除装置及方法