專利名稱：高速醫(yī)藥生產(chǎn)線上藥液異物圖像跟蹤識別方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明屬于機(jī)器視覺跟蹤與識別領(lǐng)域，涉及一種高速醫(yī)藥生產(chǎn)線上藥液異物圖 像跟蹤識別方法。
背景技術(shù)：
由于我國有著巨大的醫(yī)藥市場，流向市場的任何液態(tài)醫(yī)藥產(chǎn)品都需要進(jìn)行容器 清洗、容器烘干滅菌、藥液灌裝、封裝和質(zhì)量檢測五個過程，目前對于液態(tài)醫(yī)藥產(chǎn)品的 流水線上的洗、烘、灌、封四個步驟基本上都已經(jīng)實現(xiàn)了機(jī)械化和全自動化，大大提高 了生產(chǎn)線的速度。但由于生產(chǎn)環(huán)境不潔或生產(chǎn)設(shè)備不夠優(yōu)良而造成內(nèi)壁脫落或者在灌封 過程中瓶口玻屑掉入瓶中等諸多因素，都使得醫(yī)藥產(chǎn)品在流向市場之前，對醫(yī)藥產(chǎn)品的 質(zhì)量檢測至關(guān)重要。目前多數(shù)還停留在人工檢測階段，檢測方法為由培訓(xùn)過的工人在日光燈下觀察 藥液中是否有可見異物，若有則將瓶子丟棄在專門盛裝不合格品的大容器內(nèi)，這種方法 稱為人工燈檢。由于長時間的工作會使得人眼疲勞，影響檢測效果，并且需要每個員工 時刻保持高度責(zé)任心對自己的工作認(rèn)真仔細(xì)，因此人工檢測結(jié)果在很大程度上都和每個 人的視力、責(zé)任心、甚至心情等眾多主觀因素有關(guān)，不能保證檢測結(jié)果的客觀準(zhǔn)確。有 些企業(yè)為保證檢測質(zhì)量，規(guī)定燈檢工人每工作一小段時間便需休息一段時間，這樣的做 法雖然可以在一定程度上減少了主觀因素對檢測結(jié)果的影響，但大大降低了生產(chǎn)效率， 使得最后的藥液質(zhì)量檢測環(huán)節(jié)成為影響醫(yī)藥產(chǎn)品生產(chǎn)過程速度的瓶頸環(huán)節(jié)，也成為影響 醫(yī)藥生產(chǎn)行業(yè)效益的一個重要因素。在我國，由于生產(chǎn)工藝原因，盛裝藥液的容器質(zhì)量 參差不齊，瓶壁厚度不均，密度分布也不均勻，因此，雖然德國、日本等發(fā)達(dá)國家已經(jīng) 有比較成熟的全自動燈檢設(shè)備，但設(shè)備不僅價格高昂，而且由于國內(nèi)外的容器標(biāo)準(zhǔn)等的 不同會造成過高的次品率，使企業(yè)得不償失。因此開發(fā)適合我國國情的全自動燈檢設(shè)備勢在必行，即采用機(jī)器視覺的方法模 擬人類眼睛進(jìn)行檢測，但在視覺方面由于以下幾點難點使得現(xiàn)在市面上仍沒有一臺能夠 客觀準(zhǔn)確的檢測出異物的全自動燈撿機(jī)(1)成像過程中的圖像隨機(jī)噪聲以及其他眾多干擾。在成像過程中的干擾主要包 括以下幾點a)由于生產(chǎn)環(huán)境不潔，空氣中含有的微小懸浮物或灰塵顆粒等；b)容器本身缺陷如玻璃瓶上的裂痕會造成強(qiáng)烈反光，對異物跟蹤與識別造成嚴(yán) 重干擾；(2)瓶壁上的刻字、凹痕等會偶爾遮擋異物，造成識別錯誤。(3)由于機(jī)械加工精度影響，在成像過程中裝藥液的瓶子會發(fā)生移動，增加檢測 識別的難度；(4)不同產(chǎn)品所含有的異物種類、數(shù)量不同，即使同一類產(chǎn)品的不同個體也會含 有多種異物并且數(shù)量不一、大小迥異，需要找尋一種通用有效的檢測識別方法。
檢測速度和檢測精度的要求增加了檢測難度。
由于檢測速度的要求，一方面限制了獲取圖像幀數(shù)，另一方面也限制了先進(jìn)檢測算法的應(yīng)用。發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的是提出一種高速醫(yī)藥生產(chǎn)線上藥液異物圖像跟蹤識別方法，該高速醫(yī)藥生產(chǎn)線上藥液異物圖像跟蹤識別方法通用性強(qiáng)、檢測效果穩(wěn)定、準(zhǔn)確度高。
本發(fā)明的技術(shù)解決方案如下
一種高速醫(yī)藥生產(chǎn)線上藥液異物圖像跟蹤識別方法，其特征在于，包括以下步驟
步驟l獲取多幀圖像，搜尋目標(biāo)，提取目標(biāo)信息，初始化卡爾曼濾波器參數(shù)；
步驟2預(yù)測各個目標(biāo)的下一位置；
步驟3更新卡爾曼濾波器參數(shù)；
步驟4判斷當(dāng)前對象是否可能是異物；
步驟5在最后一幀差分圖像中，計算當(dāng)前目標(biāo)從初始位置到當(dāng)前位置的位移矢量的幅值大小，并于當(dāng)前目標(biāo)的初始位移幅值大小和當(dāng)前目標(biāo)的平均直徑進(jìn)行比較，進(jìn)而判斷當(dāng)前目標(biāo)是否為異物。
步驟l的具體步驟為
1)獲取圖像從高速醫(yī)藥生產(chǎn)線上獲取某一瓶體的多幀圖像，取預(yù)處理和差分后的結(jié)果圖像中的第一幀圖像；
2)搜尋目標(biāo)并提取目標(biāo)信息在經(jīng)過步驟1)的處理后所獲得的圖像表現(xiàn)為大面積的黑色背景區(qū)域，只有少數(shù)分散區(qū)域由于異物或干擾的存在而呈現(xiàn)為白色連通域，因此運(yùn)用搜尋連通域的方法搜索圖像中的各個可疑目標(biāo)，在搜尋到滿足大于4個像素的面積條件的連通域后，以每一個連通域作為一個目標(biāo)，所需要提取的目標(biāo)信息包括檢測到的各目標(biāo)的質(zhì)心坐標(biāo)x。和Y、。、每個目標(biāo)的平均直徑d即所檢測到的連通域的平均直徑以及初始位移矢量Si信一(S。， O。)， S。、 O。分別是位移矢量的幅值大小和相位角，初始狀態(tài)下設(shè)定S。一o、 O。一o，其中Si。表示第i個目標(biāo)的第。次位移即初始位移。
3)初始化卡爾曼濾波器
在卡爾曼濾波器中定義狀態(tài)方程為X(k)一[X，VX，y，Vy]’，
其中， VX—Xk—Xk一、、 Vy—yk—yL、，分別表示目標(biāo)的質(zhì)心在X、y方向的運(yùn)動速度；
狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣為
權(quán)利要求
1.一種高速醫(yī)藥生產(chǎn)線上藥液異物圖像跟蹤識別方法，其特征在于，包括以下步驟步驟1:獲取多幀圖像，搜尋目標(biāo)，提取目標(biāo)信息，初始化卡爾曼濾波器參數(shù)； 步驟2:預(yù)測各個目標(biāo)的下一位置； 步驟3 更新卡爾曼濾波器參數(shù)； 步驟4:判斷當(dāng)前對象是否可能是異物；步驟5:在最后一幀差分圖像中，計算當(dāng)前目標(biāo)從初始位置到當(dāng)前位置的位移矢量 的幅值大小，并于當(dāng)前目標(biāo)的初始位移幅值大小和當(dāng)前目標(biāo)的平均直徑進(jìn)行比較，進(jìn)而 判斷當(dāng)前目標(biāo)是否為異物。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的高速醫(yī)藥生產(chǎn)線上藥液異物圖像跟蹤識別方法，其特征在 于，步驟1的具體步驟為1)獲取圖像從高速醫(yī)藥生產(chǎn)線上獲取某一瓶體的多幀圖像，取預(yù)處理和差分后的 結(jié)果圖像中的第一幀圖像；2)搜尋目標(biāo)并提取目標(biāo)信息在經(jīng)過步驟1)的處理后所獲得的圖像表現(xiàn)為大面積的 黑色背景區(qū)域，只有少數(shù)分散區(qū)域由于異物或干擾的存在而呈現(xiàn)為白色連通域，因此運(yùn) 用搜尋連通域的方法搜索圖像中的各個可疑目標(biāo)，在搜尋到滿足大于4個像素的面積條 件的連通域后，以每一個連通域作為一個目標(biāo)，所需要提取的目標(biāo)信息包括檢測到的各 目標(biāo)的質(zhì)心坐標(biāo)Xltl和Y1(l、每個目標(biāo)的平均直徑d即所檢測到的連通域的平均直徑以及初 始位移矢量Sitl = (ν θ0), s0, θ ^分別是位移矢量的幅值大小和相位角，初始狀態(tài)下 設(shè)定Stl = O、θ0 = 0,其中Sltl表示第i個目標(biāo)的第O次位移即初始位移。3)初始化卡爾曼濾波器在卡爾曼濾波器中定義狀態(tài)方程為X(k) = [χ, vx, y，vy]T, 其中，VX = Xk-Xk+ vy = yk-yk-i;分別表示目標(biāo)的質(zhì)心在x、y方向的運(yùn)動速度；"1 At O O" OlOO狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣為A=，其中At = 0.01，001 Δ 0001由于在拍照過程中，無外界控制量輸入，因此輸入U = O;輸出量即需要預(yù)測和測量的值為目標(biāo)的位置即坐標(biāo)值，因此輸出量為Z(k) = [X，y]T,因此輸出矩陣為"10 0 0" H=；0010>000]Γ^ 0 0 0"OrOOOqOO觀測測量噪聲協(xié)方差R=；過程激勵噪聲協(xié)方差0= Λ，初始狀態(tài)下OOrOOOgOOOOrJ|_0 0 0gr = 0.1, q = 0.1，表示輸出值和起始狀態(tài)量都會作用于預(yù)測值，q、r分別為Q、R的對 角元素，決定了噪聲對輸入輸出的影響大小。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的高速醫(yī)藥生產(chǎn)線上藥液異物圖像跟蹤識別方法，其特征在于，步驟2的具體步驟為 1)建立更新方程 時間更新方程為
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的高速醫(yī)藥生產(chǎn)線上藥液異物圖像跟蹤識別方法，其特征在 于，步驟3的具體步驟為首先在第二幀差分圖像中各目標(biāo)的預(yù)測位置附近搜尋目標(biāo)，即取以各目標(biāo)預(yù)測位置 為中心的3*3區(qū)域為搜索區(qū)域，這時可能有兩種情況I.若在預(yù)測位置附近搜索到目標(biāo)，則計算當(dāng)前目標(biāo)的此次位移量與前一次位移量的偏 差，記此次目標(biāo)位移量為S11 = (S1, θ J，則此次位移與前一次位移的幅值偏差Δ |S|和 相角偏差Δ θ分別為
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的高速醫(yī)藥生產(chǎn)線上藥液異物圖像跟蹤識別方法，其特征在 于，步驟4的具體步驟為首先判斷目標(biāo)的運(yùn)動軌跡是否符合異物運(yùn)動規(guī)律藥液中異物的運(yùn)動規(guī)律為a)運(yùn) 動方向基本始終如一，即第k次相角偏差Δ Θ^Ο; b)異物在兩幀圖像間的運(yùn)動幅度基 本一致；即Δ S1^O且Sk >d，Sk表示當(dāng)前目標(biāo)的第k次位移的幅值；根據(jù)上述運(yùn)動規(guī)律對判斷后的異物分別進(jìn)行處理；若符合異物運(yùn)動規(guī)律，說明此 目標(biāo)可能是異物，需要繼續(xù)跟蹤以確定，因此進(jìn)一步判斷當(dāng)前幀是否是最后一幀，若不 是，則更新卡爾曼濾波器參數(shù)進(jìn)行預(yù)測，重復(fù)步驟2、步驟3和步驟4，繼續(xù)識別異物， 若是最后一幀，說明此目標(biāo)有極大可能是異物，進(jìn)入步驟5;若不符合異物運(yùn)動規(guī)律， 即不滿足前述的約束條件，說明此目標(biāo)是干擾項，放棄此目標(biāo)，繼續(xù)處理下一個目標(biāo)。
6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的高速醫(yī)藥生產(chǎn)線上藥液異物圖像跟蹤識別方法，其特征在 于，步驟5的具體步驟為計算當(dāng)前目標(biāo)的最終位移矢量即從初始位置到當(dāng)前位置的位 移幅值偏差，即Δ = V1-V η為差分圖像的總幀數(shù)；判斷是否成立，若成立說明當(dāng)前目標(biāo)是異物，否則說明當(dāng)前目標(biāo)不是異 物；對所有的目標(biāo)分別完成判斷，異物檢測過程完成。
7.根據(jù)權(quán)利要求5或6所述的高速醫(yī)藥生產(chǎn)線上藥液異物圖像跟蹤識別方法，其特征 在于，步驟4中，采用約束條件判斷異物的運(yùn)動是否符合所述的運(yùn)動規(guī)律，所述的約束 條件為-3° < Δ 0k<3°，_2<八、<2且、>(1，即容許運(yùn)動方向角度有正負(fù)3°的 偏差，而目標(biāo)在每兩幀之間的位移偏差量允許有正負(fù)2個像素的偏差。
全文摘要
本發(fā)明公開了一種高速醫(yī)藥生產(chǎn)線上藥液異物圖像跟蹤識別方法，其特征在于，包括以下步驟步驟1獲取多幀圖像，搜尋目標(biāo)，提取目標(biāo)信息，初始化卡爾曼濾波器參數(shù)；步驟2預(yù)測各個目標(biāo)的下一位置；步驟3更新卡爾曼濾波器參數(shù)；步驟4判斷當(dāng)前對象是否可能是異物；步驟5在最后一幀差分圖像中，計算當(dāng)前目標(biāo)從初始位置到當(dāng)前位置的位移矢量的幅值大小，并于當(dāng)前目標(biāo)的初始位移幅值大小和當(dāng)前目標(biāo)的平均直徑進(jìn)行比較，進(jìn)而判斷當(dāng)前目標(biāo)是否為異物。該高速醫(yī)藥生產(chǎn)線上藥液異物圖像跟蹤識別方法通用性強(qiáng)、檢測效果穩(wěn)定、準(zhǔn)確度高、自動化程度高、顯著減小人工檢測的勞動強(qiáng)度。
文檔編號G06T7/00GK102024143SQ20101054706
公開日2011年4月20日 申請日期2010年11月16日 優(yōu)先權(quán)日2010年11月16日
發(fā)明者侯備, 周博文, 張輝, 楊雙, 熊路, 王耀南, 葛繼, 陳鐵健, 馬波 申請人:湖南大學(xué)