一种高速传送带上铝塑泡罩图像复原和序列号识别方法

摘要

一种高速传送带上铝塑泡罩包装药品的图像复原和序列号识别方法，该方法涉及图像复原和图像识别领域，解决了高速传送带上铝塑泡罩包装药品图像模糊问题。该方法系统中包括一个工业数字相机、光源、光电接近开关和光电角编码器。该方法的具体步骤为：传送带低速运动时相机以最大帧率采集连续两张靶标物清晰图像；利用联合变换相关算法计算两张图像之间像移量并多次实验求取平均值；传送带高速运动增加相机曝光时间获取药品模糊图像；利用之前得到的像移量平均值推导出模糊药品图像的点扩散函数；利用Lucy‑Richardson算法复原图像得到清晰药品图像；最后利用支持向量机方法识别序列号。该方法简单且图像复原效果好，识别准确率高。

权利要求

1.一种高速传送带上铝塑泡罩包装药品的图像复原和序列号识别方法，其特征在于包括以下步骤：步骤1、在药品传送带(5)上搭建图像采集装置，图像采集装置包含一个工业数字相机(1)和光源(2)，相机(1)与传送带(5)相对垂直，安装光电接近开关(3)实现当药品(6)出现在相机(1)镜头下时触发相机(1)同步拍照，并安装光电角编码器(4)用来测量传送带(5)运动速度；

步骤2、传送带(5)低速V1运动，相机(1)调至最大帧率即曝光时间P1，打开强光光源(2)，光电接近开关(3)关闭，相机(1)外接信号发生器，信号发生器产生周期为T的触发信号触发相机(1)获取两张连续靶标物(6)清晰图像，计算图像之间像移量，多次重复步骤2求得图像x和y方向像移量的平均值分别为 和步骤3、传送带(5)以正常工作时速度V2运动，减弱光源(2)，增大相机(1)曝光时间到P2，相机(1)所拍摄的药品图像灰度值为最大灰度值的一半，打开光电接近开关(3)，获取铝塑泡罩包装药品的模糊图像；

步骤4、根据步骤2中所述图像x和y方向多组像移量的平均值 和 推算出步骤3中模糊药品图像的点扩散函数，复原图像得到清晰铝塑泡罩包装药品图像；

步骤5、利用支持向量机的方法识别步骤4得到的清晰铝塑泡罩包装药品图像上的序列号。

2.根据权利要求1所述的一种高速传送带上铝塑泡罩包装药品的图像复原和序列号识别方法，其特征在于：所述的步骤2中靶标物是五大圆靶标，计算相邻图像之间像移量方法为联合变换相关算法。

3.根据权利要求1所述的一种高速传送带上铝塑泡罩包装药品的图像复原和序列号识别方法，其特征在于：所述的步骤4中模糊药品图像点扩散函数计算公式为：其中L为模糊长度，θ为模糊角度，h(x，y)为点扩散函数，复原图像的方法采用Lucy-Richardson算法。

4.根据权利要求1所述的一种高速传送带上铝塑泡罩包装药品的图像复原和序列号识别方法，其特征在于：所述的步骤5中支持向量机方法包括：字符归一化、特征提取、支持向量机分类器的训练、支持向量机分类器的识别。

说明书

一种高速传送带上铝塑泡罩图像复原和序列号识别方法

技术领域

[0001] 本发明涉及运动模糊图像复原和图像识别领域，具体涉及一种高速传送带上铝塑泡罩包装药品的图像复原和序列号识别方法。

背景技术

[0002] 板装药品一般采用铝塑泡罩包装，这种包装形式优点多，其中一点是泡罩包装铝箔表面印有文字说明和序列号，提高了发药的安全性。

[0003] 在生产过程中，药品序列号主要起标识作用。根据生产批号和相应的生产记录，可以追溯该批产品原料来源、药品形成过程的历史；在药品形成成品后，根据销售记录，可以追溯药品的市场去向；药品进入市场后的质量状况；在需要的时候可以控制或回收该批药品。所以在药品生产、包装和发药等过程中都要对药品序列号进行记录，人工记录方式效率低、劳动强度大，目前正逐步地被机器视觉技术所代替，用图像识别的方式代替人工识别。

[0004] 药品生产、包装和发药等一般是在传送带上进行，这就为机器视觉方法带来了难度，因为当物体运动速度相对于相机帧率过快时相机所拍摄的图像将会出现运动模糊现象。现有的方法一般采用高帧率相机以最大帧率采集图像的方法来避免图像模糊问题。但是当相机以最大帧率采集图像时需要外界额外光源来增加图像亮度，否则图像偏暗甚至全黑，然而在某些特殊药品生产线上不能采用强光照射，并且外界打光容易造成铝塑表面的镜面反射从而影响图像采集质量。

发明内容

[0005] 本发明为解决高速传送带上药品图像采集中图像模糊和药品实时获取难的问题，提供一种高速传送带上铝塑泡罩包装药品的图像复原和序列号识别方法。本发明通过计算点扩散函数来复原模糊药品图像，利用增加曝光时间的方法解决了拍摄时打强光的问题，并通过支持向量机方法识别药品图像上的序列号。具体步骤如下：

[0006] (1)在药品传送带上搭建工业数字相机和光源等，完成图像采集系统，相机与传送带相对垂直，安装光电接近开关实现当药品出现在相机镜头下时触发相机获取图像，并安装光电角编码器用于测量传送带的运动速度。

[0007] (2)传送带低速V1运动，相机调至最大帧率即曝光时间P1，相机曝光时间和传送带运动速度满足以下公式：

[0008]

[0009] 其中K为相机像素尺寸，β是图像放大倍率，在这种情况下相机拍摄清晰图像，打开强光光源，光电接近开关关闭，相机外接信号发生器，信号发生器产生周期为T的触发信号触发相机获取两张连续靶标物清晰图像I1，I2，利用联合变换相关算法计算相邻两张靶标物体图像像移量Δx、Δy，

[0010] (Δx，Δy)＝JTC(I1，I2)

[0011] 其中JTC是联合变换相关的计算算法，联合变换相关具有很好的抗噪声性能，针对低信噪比的图像也能得到亚像素精度的像移测量，解决了当曝光时间调节到很低时获取低信噪比图像的问题。重复步骤(2)n次计算像移量的平均值 和 公式如下：

[0012]

[0013]

[0014] (3)传送带以正常工作时速度V2运动，减弱光源，增大相机曝光时间到P2，相机曝光时间应调节到相机所拍摄的图像灰度值为最大灰度值的一半，打开光电接近开关。此时因为传送带运动速度提高和相机曝光时间的增加，相机拍摄到的铝塑泡罩包装药品图像为模糊图像Ib。

[0015] (4)根据步骤(2)中得到的像移量平均值推算出步骤(3)中模糊药品图像Ib的点扩散函数h(x，y)，计算公式如下：

[0016]

[0017]

[0018]

[0019]

[0020] 其中L为模糊长度和θ为模糊角度，若模糊长度大于10个像素，往往会超出复原的极限，此时可适当减少曝光时间P2。最后利用Lucy-Richardson算法复原图像，得到清晰铝塑泡罩包装药品图像。

[0021] (5)利用支持向量机的方法识别步骤(4)得到的清晰铝塑泡罩包装药品图像上的序列号，为了更好地提取特征，首先要进行字符归一化，用于序列号字符识别的特征有外围轮廓和粗网格特征，之后通过Bagging(Bootstrap Aggregating)算法实现对训练样本的扰动，从而产生具有差异性的基分类器，再进行基分类器的集成学习，最后用训练好的支持向量机分类器识别清晰铝塑泡罩包装药品图像上的序列号。

[0022] 本发明的有益效果：本发明的一种高速传送带上铝塑泡罩包装药品的图像复原和序列号识别方法，只利用了一个工业相机就完成了图像复原，而且在药品拍摄过程中不需要强光源，解决了某些特殊药品不能被强光照射和打光容易造成镜面反射的问题。本发明的图像采集装置简单，图像复原效果好，铝塑泡罩包装药品上的药品说明文字等清晰呈现，并通过支持向量机方法识别序列号内容获取药品的信息。

附图说明

[0023] 图1为本发明的一种高速传送带上铝塑泡罩包装药品的图像复原和序列号识别方法的流程图；

[0024] 图2为联合变换相关算法中建立联合图像示意图；

[0025] 图3为本发明的整体系统组装示意图；

[0026] 图4为支持向量机识别序列号流程图。

[0027] 具体实施步骤

[0028] 下面参照附图并结合实施例对本发明的一种高速传送带上铝塑泡罩包装药品的图像复原和序列号识别方法作进一步说明。

[0029] 步骤一：参见图3，在药品传送带(5)上搭建工业数字相机(1)和光源(2)等，完成图像采集系统，相机(1)与传送带(5)相对垂直，安装光电接近开关(3)实现当药品出现在相机(1)镜头下时获取图像，并安装光电角编码器(4)用于测量传送带(5) 的运动速度。

[0030] 步骤二：尽量降低工业相机(1)的曝光时间到极限时间P1，即相机(1)达到最大帧率，增加光源(2)亮度使传送带(3)上靶标物(6)清晰成像，开启传送带(5)运动装置，此时传送带(5)以低速V1运动，相机(1)曝光时间和传送带(5)运动速度满足以下公式：

[0031]

[0032] 其中K为相机像素尺寸，β是图像放大倍率，在这种情况下相机可以拍摄清晰靶标物图像，光电接近开关(3)关闭，相机(1)外接信号发生器，信号发生器产生周期为T 的触发信号触发相机(1)获取两张连续靶标物(6)清晰图像I1，I2，利用联合变换相关算法计算相邻两张靶标物体图像像移量Δx、Δy，

[0033] (Δx，Δy)＝JTC(I1，I2)

[0034] 其中JTC是联合变换相关算法，方法如下：

[0035] 假定目标图像I2(x，y)相对于参考图像I1(x，y)在x、y方向上的位移分别是Δx、Δy，如附图2所示，将二者的中心位置放置于(-a，0)和(a，0)，得到联合输入图像j(x，y)为：

[0036] j(x，y)＝I1(x+a，y)+I2(x-a，y)＝I1(x+a，y)+I1(x-a-Δx，y-Δy)

[0037] 对其进行一次傅里叶变换并取其功率谱，演算推导得到如下公式：

[0038] |J(u，v)|2＝2|I′1(u，v)|2+2|I′1(u，v)|2cos[2π(Δx+2a)u+2πΔyv][0039] 该式中I′1(u，v)为I1(x，y)的傅里叶变换，|*|为求模运算。对功率谱再次做傅里叶变换，得到联合相关输出：

[0040] C(x，y)＝2Crr(x，y)+Crr(x+2a+Δx，y+Δy)+Crr(x-2a-Δx，y-Δy)

[0041] 该式中Crr(x，y)是I1(x，y)的自相关函数，Crr(x，y)的峰值位于(0，0)，而 Crr(x+2a+Δx，y+Δy)和Crr(x-2a-Δx，y-Δy)的峰值分别位于(-2a-Δx，-Δy)和 (2a+Δx，Δy)，根据Crr(x+2a+Δx，y+Δy)和Crr(x-2a-Δx，y-Δy)的两个峰值位置关系就能够得到目标图像相对于参考图像的位移量(Δx，Δy)，即两者之间的像移，而两个相关峰值的位置坐标通过质心算法计算得到，联合变换相关具有很好的抗噪声性能，针对低信噪比的图像也能得到亚像素精度的像移测量，很好的解决了当曝光时间调节到很低时获取低信噪比图像的问题。重复步骤(2)n次计算像移量的平均值 和 公式如下：

[0042]

[0043]

[0044] 步骤三：传送带(5)以正常工作时速度V2运动，减弱光源(2)，增大相机(1)曝光时间到P2，相机(1)曝光时间应调节到相机(1)所拍摄的图像灰度值接近最大灰度值的一半，打开光电接近开关(3)。此时因为传送带(5)运动速度提高和相机(1) 曝光时间的增加，相机(1)拍摄到的铝塑泡罩包装药品(6)图像为模糊图像Ib。

[0045] 步骤四：根据步骤二中得到的像移量平均值推算出步骤三中模糊药品图像Ib的点扩散函数h(x，y)，计算公式如下：

[0046]

[0047]

[0048]

[0049]

[0050] 其中L为模糊长度和θ为模糊角度，之后利用Lucy-Richardson算法复原图像，Lucy- Richardson算法是假设图像服从Poission分布，采用最大似然进行估计，是一种基于贝叶斯分析的迭代算法，其估计迭代方程如下：

[0051]

[0052] 其中Ib代表原模糊图像，g代表复原图像，h代表点扩散函数，k代表迭代次数。利用MATLAB软件复原图像，则h＝fspecial(′motion′，L，θ)，g＝deconvlucy(Ib，h，5)。这就完成了对传送带上铝塑泡罩药品图像的复原工作。

[0053] 步骤五：利用支持向量机的方法识别步骤四得到的清晰铝塑泡罩包装药品图像上的序列号，为了更好地提取特征，首先要进行字符归一化，用于序列号字符识别的特征有外围轮廓和粗网格特征，之后通过Bagging(Bootstrap Aggregating)算法实现对训练样本的扰动，从而产生具有差异性的基分类器，再进行基分类器的集成学习，最后用训练好的支持向量机分类器识别清晰铝塑泡罩包装药品图像上的序列号。