基于灰度圖像和彩色圖像的瑕疵膠囊識別算法研究.pdf

1、我國是全球主要的膠囊生產(chǎn)國,目前年產(chǎn)膠囊約2000億粒,產(chǎn)能約占全球的30％。然而,膠囊的質(zhì)量檢測目前多采用人工方式。由于膠囊種類繁多、數(shù)量巨大,又要求檢測速度,而人工檢測不僅速度慢、精度低、成本高,并且對人眼有極大的損害。因此,使用機(jī)器自動檢測代替人工檢測從而避免人工檢測的缺點(diǎn),這對于膠囊的生產(chǎn)有極大的意義。
　　本文介紹了一種基于圖像處理的膠囊瑕疵自動檢測平臺,重點(diǎn)研究了針對膠囊圖像的瑕疵識別算法。膠囊瑕疵可以分為兩大類——膠

2、囊本身缺損類瑕疵和顏色類瑕疵,分別基于灰度圖像和彩色圖像來檢測。膠囊本身缺損類瑕疵的檢測是基于灰度圖像的。在膠囊圖像區(qū)域劃分和濾波的基礎(chǔ)上,本文主要就目標(biāo)邊緣清晰和模糊兩種情況研究膠囊缺損瑕疵的檢測問題。清晰邊緣瑕疵的檢測中,本文采用自適應(yīng) Canny邊緣檢測算法獲取瑕疵位置,并基于最大類間方差法(Otsu)和邊緣信息的圖像分割算法獲取瑕疵區(qū)域并計(jì)算特征值;對于瑕疵邊緣模糊的情形,本文主要根據(jù)膠囊圖像的直方圖特征,采用 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)檢測

3、瑕疵,其間提出一種數(shù)據(jù)聚類歸一化方法以解決 BP網(wǎng)絡(luò)輸入數(shù)據(jù)分布不同的問題。顏色類瑕疵的檢測是基于彩色圖像的。針對采集的 RGB格式彩色圖像,本文采用一種基于歸一化直方圖的平均灰度計(jì)算方法用于計(jì)算膠囊同色區(qū)域的 R、G、B各顏色分量值,然后將這組值轉(zhuǎn)換為H、S、V顏色分量值,再使用HSV顏色空間的色差公式計(jì)算色差。該算法利用了RGB顏色空間易于表示和HSV顏色空間符合人眼視覺感官的優(yōu)點(diǎn),圖像處理效率得到提高。
　　本膠囊瑕疵自動檢