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基于python的中药颗粒表面缺陷检测算法设计

更新时间:2019-12-24 20:14:16 大小:3M 上传用户:songhuahua查看TA发布的资源 标签:python 下载积分:1分 评价赚积分 (如何评价?) 打赏 收藏 评论(0) 举报

资料介绍

传统的中药都是通过熬制成为汤剂进行服用,虽然中药汤剂可以将中药效果更好地发挥出来,但是多数中药味苦涩口,难以服用,同时在携带等方面都存在较多弊端。因此,中药颗粒应运而生。颗粒状药品生产过程中,难以避免地存在表面污点、糖衣颜色不一、皱纹、边缘缺损、碎裂等各种不同的缺陷,中药颗粒的检测及质量控制就显得非常重要。本文建立基于python的中药颗粒表面缺陷检测算法,可用于颗粒状中药的批量快速缺陷检测,大大提高检测效率


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·87·  
DOI: 10. 19551 /j. cnki. issn1672 - 9129. 2018. 09. 113  
python  
基于  
的中药颗粒缺陷检测设计  
( 330004)  
江西中大学计算机学院 江西 南昌  
: , , , ,  
摘要 是通汤剂汤剂多数苦涩同时等  
、 、 、 、  
此 中而生 生产过程表面衣颜色不皱纹 边缘碎裂不  
。  
及质量控制就非常重要 本文建基于  
python  
表面检  
大大率  
: ;  
关键词 表面陷  
; python;  
设计  
: A  
: TP3 - 4  
: 1672 - 9129( 2018) 09 - 0087 - 01  
文章编号  
中图分类号  
文献标识码  
Abstract: Traditional Chinese medicines are made by using medlar as a decoction. Although traditional Chinese medicine decoction can better exert the effect of  
traditional Chinese medicinemost traditional Chinese Medicines are bitter and difficult to takeand there are many disadvantages in carrying. ThereforeChinese  
Medicine granules came into being. In the production process of granular drugsvarious defects such as surface stainsdifferent colors of sugar coatingswrinkles,  
edge defects and chipping are inevitable. The detection and quality control of Traditional Chinese Medicine granules is very important. This paper establishes a py-  
thon - based Chinese Medicine granulessurface defect detection algorithmwhich can be used for batch rapid defect detection of Chinese Medicine granules,  
which greatly improves the detection efficiency.  
Key words: traditional Chinese Medicine granule; surface defects; python; algorithm design  
、 、 ,  
颗粒有着密上  
#print( \ \area: \ \area)  
ellipse = cv2. fitEllipse( c) #  
,  
颗粒检测并没近年来随着家  
积  
cv2. ellipse( imgellipse( 25500) - 1)  
# # print( w* h)  
# cx = M\ \m10 \ \/M\ \m00 \ \' # #  
。  
行业发展速药  
,  
颗粒效果便的中迅速成为人过  
,  
中常颗粒避免在  
心  
、 、 、 、 ,  
不同重  
# cy = M\ \m01 \ \/M\ \m00 \ \'  
颗粒使颗粒面缺逐渐引  
ellipse_area = np. pi* ellipse10* ellipse11/4  
#print( ellipse_area)  
, , ,  
了业视 因加大颗粒检测 少缺提  
颗粒行 作为一对象型  
if np. abs( ellipse_area - area) < 40 and np. abs( ellipse10- el-  
Python  
、  
丰富清晰 通用  
lipse11) > 25: #  
计算设计语言  
Python  
断  
颗粒面缺检测编写较  
print( \ \'  
陷  
\ \)  
利用  
价值  
颗粒用  
else:  
Python  
print( \ \'  
\ \)  
编写检测算  
陷  
:
颗粒通过计算轮  
设计下  
# findContours  
, ,  
果是常中颗粒 轮廓建  
查找图像图形轮廓  
#
thresh  
; ,  
似完果中颗粒轮廓创  
数  
图像对象  
cv2. RETR_EXTERNAL  
#
层次类型 数  
cv2.  
的  
轮廓  
RETR_TREE  
,  
可以完整颗粒创  
轮廓构  
轮廓逼法  
#
#
, ,  
满足椭  
image  
contours  
hier  
。  
的中颗粒 积  
返回值  
图像  
图像轮廓  
层  
。  
可以型  
类型  
imagecontourshier = cv2. findContours( threshcv2. RETR_EXTER-  
NALcv2. CHAIN_APPROX_SIMPLE)  
for c in contours:  
: , ,  
颗粒发展 发展 的  
, ,  
健康在中颗粒发展同时 应  
于  
Python  
的中颗粒面缺检测技术 可以帮助企  
xywh = cv2. boundingRect( c)  
if w* h > 5000 and w* h < 8000:  
, ,  
同时 能够中  
颗粒与外象  
rect = cv2. minAreaRect( c)  
:
参考文献  
1]  
box = cv2. boxPoints( rect) #  
计算标  
化为数  
cv2. drawContours( imgbox0( 00255) 3) #  
, , , .  
的计算机  
———  
检  
box = np. int0( box) #  
J/ /  
. 2011( 1) : 172 - 173.  
软件导刊  
形  
2]  
萍 基于缺陷方法  
J.  
西工业大学学  
M = cv2. moments( c) #  
积  
2012( 9) : 707 - 708.  
area = M\ \m00 \ \'  
。 、  
理性 在进实验时  
, , ,  
在受到响时 会产可以  
式中入的必须是有效的 而且成相文  
。 。  
状态使用开关时要根  
,  
此确能够处理 要  
不同检测来的使能够稳  
, ,  
实验加以严使据更有效同时存  
, , ,  
续检可以使线加以并  
, ,  
在进实验的充分利用技术进不同条  
基础频场使的密度  
。  
由此技术会  
。  
到有效善 还后  
检测实验的同时集  
中的微分线电  
技术可以实验的  
, ,  
下将滤掉 此提必须噪  
。  
监测 而且可以利用当  
同时的设计方  
,  
率分调整此分离的支路 在实验中 的  
场可以穿接触品 而且磁  
50 50  
的  
据增不但能够持稳运行状态  
方向 和  
不同  
,  
可以把信器再检测元件可以  
场主于视检测 线很  
, , 、  
形成相可以频信使磁  
完整线  
实验能够式进调  
2
语  
,  
同时使技术的用  
, ,  
在进实验必须理论知充  
形成的中频信可以率  
。 。 、  
合现技术 实验的条件都共  
,  
加以调整 在合成后 实验的整个程  
实验特点技术的实验的能够和  
,  
再次确认 气  
相一技术检测实验进  
,  
限制载频 可以有效带元件于  
, , 、  
便可以实验的同时确微实  
,  
支路使频信在实验对  
验的义  
, ,  
抵押限制 可以使利用 而  
:
参考文献  
性载中的可以的效果加以检测 此  
1]  
J.  
2006( 18) :  
中国科技信息  
子宁 技术的展与应用  
142 - 143.  
2]  
,  
非线误差 实验中可以统可以有效检测  
。  
的效使可以充分来 在元件信息行  
: RF  
J.  
空电子技术的新展  
块  
空电  
, , 。  
检测时 要使技术加以处理 使实验特点 波  
1995( 02) : 50 - 52.  
子技术  
。  
充分利用加以在  
互交变频接  

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