(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210398925.0 (22)申请日 2022.04.16 (71)申请人 心鉴智控 （深圳） 科技有限公司 地址 518028 广东省深圳市福田区华强北 街道福强社区振华路中电迪富大厦4 层 (72)发明人 于全功　 (74)专利代理 机构 深圳汉林汇融知识产权代理 事务所(普通 合伙) 44850 专利代理师 刘临利 (51)Int.Cl. G01N 21/88(2006.01) G01N 21/956(2006.01) G01N 21/01(2006.01) B65B 57/04(2006.01)G06T 7/00(2017.01) (54)发明名称 一种泡罩药片瑕疵成像方法及系统 (57)摘要 本发明涉及一种泡罩药片瑕疵成像方法及 系统， 其中， 所述方法包括在对泡罩扫描过程中， 至少获取一组泡罩的图像； 将图像输入至处理单 元， 所述处理单元将所述图像进行边缘检测， 然 后按照预设倍率放大形成预检测图像， 将所述预 检测图像输入至分割模块， 所述 分割模块将预检 测图像分割成若干个图像单元， 标注每一图像单 元的标签， 然后逐一按照标签设定逻辑对图像单 元进行扫描； 若其中一个图像单元具有瑕疵， 编 译模块基于标签的属性值建立标签对应的图像 单元在存储库中的索引信息， 以供机器学习系统 依据索引信息对标签对应的图像单元进行加载 并进行迭代训练， 将迭代训练后的标签对应的 图 像单元输出并存 储， 以形成瑕疵成像库。 权利要求书2页 说明书5页 附图1页 CN 114674831 A 2022.06.28 CN 114674831 A 1.一种泡 罩药片瑕疵成像方法， 其特 征在于， 包括如下步骤： 在对泡罩扫描过程中， 至少获取一组泡罩的图像； 将图像输入至处理单元， 所述处理单 元将所述图像进行边缘检测， 然后按照预设倍率放大形成预检测图像， 将所述预检测图像 输入至分割模块， 所述分割模块将预检测图像分割成若干个图像单元， 标注每一图像单元 的标签， 然后逐一按照标签设定 逻辑对图像单 元进行扫描， 以获取图像单 元是否具有瑕疵； 若其中一个图像单元具有瑕疵， 对瑕疵状态进行标记， 记录在图像单元的所述标签的 属性值中， 并按照标签的属 性值将所述标签写入在多个连续排列的不同结构的映射表中， 所述映射表 链接至基于标签的属性 值而对应建立的存 储库； 编译模块基于标签的属性值建立标签对应的图像单元在存储库中的索引 信息， 以供机 器学习系统依据索引信息对标签对应的图像单元进行加载并进行迭代训练， 将迭代训练后 的标签对应的图像单 元输出并存 储， 以形成瑕疵成像库。 2.根据权利要求1所述的泡罩药片瑕疵成像方法， 其特征在于， 逐一按照标签设定逻辑 对图像单 元进行扫描， 以获取图像单 元是否具有瑕疵的方法为： 扫描框在扫描过程中， 在预检测图像 中构建一个具有X行Y列的方框矩阵以形成图像单 元， 其中X、 Y均为整 数且大于等于2， 将图像单元按照矩阵信息使用扫描框进 行逐一扫描， 并 将方框矩阵中的每一独立的图像单元与标准图像进行比对， 以获取图像单元是否具有和标 准图像不一致的数据信息， 若具有不一致的数据信息， 提取图像单元以及该图像单元对应 的预检测图像； 识别模块基于至少一个图像单元的数据信 息以识别瑕疵在图像单元的第 一状态， 并基 于图像单元的第一状态识别瑕疵在预检测图像中的第二状态， 并比对所述第一状态和 第二 状态是否相同， 若相同， 将第一状态或第二状态输出， 并将预检测图像缓存； 若不相同， 将第 一状态和第二状态同时输出， 并将图像单 元及检测图像同时缓存； 判断模块加载瑕疵成像库并判断第一状态和/或第二状态在瑕疵成像库是否存在， 若 存在， 直接 输入第一状态和/或第二状态； 若不存在， 输入至标记模块。 3.根据权利要求1所述的泡罩药片瑕疵成像方法， 其特征在于， 所述机器学习系统具有 用于迭代训练的神经网络单元， 该神经网络单元依据索引信息对标签对应的图像单元进 行 加载并进行迭代训练。 4.根据权利要求1所述的泡罩药片瑕疵成像方法， 其特征在于， 所述标签的属性值具有 相同的格式和字符长度。 5.一种泡 罩药片瑕疵成像系统， 其特 征在于， 包括： 摄像部， 用于对泡 罩进行扫描获取至少一组泡 罩的图像； 处理单元， 所述处理单元用于将所述图像进行边缘检测， 以获取完整的泡罩图像， 将泡 罩图像按照预设倍 率放大形成预检测图像； 分割模块， 接收预检测图像， 并在预检测图像的下层构建一个空白模板， 在空白模板 中 构建一个具有X行Y列的方框矩阵后融合到预检测图像中以形成图像单元的矩阵， 其中X、 Y 均为整数且大于等于2； 扫描框， 设置在预检测图像的上部， 用于将预检测图像中的每一图像单元按照矩阵信 息进行逐一滑动扫描， 扫描的同时利用比对 模块完成异常比对； 比对模块， 将方框矩阵中的每一独立的图像单元与标准图像进行比对， 以获取图像单权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114674831 A 2元是否具有和标准图像不一致的数据信息， 若具有不一致的数据信息， 说明包含了瑕疵， 提 取图像单 元以及该图像单 元对应的预检测图像； 识别模块， 基于至少一个图像单元的数据信息以识别瑕疵在图像单元的第一状态， 基 于图像单元的第一状态识别瑕疵在预检测图像中的第二状态， 并比对所述第一状态和 第二 状态是否相同， 若相同， 将第一状态或第二状态输出， 并将预检测图像缓存在缓存库； 若不 相同， 将第一状态和第二状态同时输出， 并将图像单 元及检测图像同时缓存在缓存库； 判断模块， 通过加载瑕疵成像库并判断第一状态和/或第二状态在瑕疵成像库是否存 在， 若存在， 直接 输入第一状态和/或第二状态； 若不存在， 输入至标记模块； 标记模块， 对第一状态和/或第二状态进行标记， 并记录第一状态和/或第二状态对应 的图像单元的所述标签的属性值中， 并按照标签的属性值将所述标签写入在多个连续排列 的不同结构的映射表中， 所述映射表 链接至基于标签的属性 值而对应建立的存 储库； 编译模块， 基于标签的属性 值建立标签对应的图像单 元在存储库中的索引信息； 供机器学习系统， 依据索引信息对标签对应的图像单元进行加载并进行迭代训练， 将 迭代训练后的标签对应的图像单 元输出并存 储， 以形成瑕疵成像库。 6.根据权利要求1所述的泡罩药片瑕疵成像方法， 其特征在于， 所述机器学习系统具有 用于迭代训练的神经网络单 元。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114674831 A 3