For drug research visual inspection of the image processing method

在现代化大生产中，视觉检测技术以其自动、高效和非接触等优点得到了广泛的应用，本文面向全自动药品分包机的药品分包质量检测，开展基于视觉的药品自动分类方法与实现技术研究。论文主要包括：HSV模型与颜色距离相结合的彩色药品图像分割方法，基于凹点匹配的粘连药品图像分割方法，药品特征提取与分类方法以及药品视觉检测平台的设计与实现四部分内容。针对不同颜色的药品图像，本文在HSV颜色空间中，定义了颜色距离，根据这一定义实现了不同颜色的药品分割。针对药品图像中同一颜色药品粘连的情况，本文依据日常药品均为凸多边形的特点，提出了基于凹点的粘连药品图像分割方法。该方法采用链码方法实现凹点检测，基于凹点方向线进行凹点匹配，实验结果表明，该方法对于粘连药品图像的分割效果好于现有的粘连药品分割方法。基于大多数药品的特点，本文在药品识别中选择颜色面积和形状三个特征作为识别特征，借用平面标定的方法实现药品实际面积的计算，提出了针对组合颜色胶囊的门形检测方法。为验证本文提出的药品图像分割与识别方法，本文建立了药品视觉检测平台，开发了药品图像分割与识别软件。实验结果表明，对于实际药品，本文的方法具有较好的稳定性和鲁棒性，能够满足实时性的要求