基于K邻域链码的胶囊端面缺陷智能检测算法

本文介绍了一种基于K邻域链码的胶囊端面缺陷检测算法，旨在解决空心胶囊端面缺陷图像采集困难的问题。首先，针对胶囊端部特殊的几何形状和光照需求，提出了采用平行光源进行特殊照明，这样可以捕捉到胶囊端部反射的“月牙”图形，有助于提高图像的清晰度和缺陷检测的准确性。 在预处理阶段，图像被进行了锐化处理以增强边缘，接着采用改进的局部自适应阈值方法进行二值化，以便于区分胶囊端面和背景。轮廓提取技术进一步用于分离端部的“月牙”区域，去除噪声和干扰。然后，文章的核心部分是引入K邻域链码拐点检测算法，通过对“月牙”轮廓的拐点数量统计，来识别胶囊端面的完整性。这种方法有效地解决了传统检测方法如Otsu算子和轮廓跟踪算法存在的漏检和误检问题。 实验结果显示，该算法具有良好的实时性，对于常见的五种颜色胶囊，漏检率和误检率都能控制在较低的范围内，即2%至9%。这种端部缺陷检测方案不仅提高了检测效率，也提高了检测精度，对于药品生产过程中的质量控制至关重要。 本文的研究结合了图像处理技术和K邻域链码的独特优势，为空心胶囊端面缺陷的高效检测提供了一种新的解决方案，有助于提升整个行业的生产标准和产品质量监控能力。