MATLAB实现药片缺失检测方法详解

"这篇课程实验报告主要探讨了如何利用MATLAB进行药片缺失检测，具体涉及图像处理技术，包括图像预处理、二值化、形态学操作和图像差分等步骤。作者在实验中首先对图像进行二值化处理，通过调整阈值找到最佳效果。接着，对图像进行闭运算，以填充胶囊区域的空洞并平滑边界。随后，为准确计算胶囊面积，对图像进行水平旋转校正。再通过图像差分去除背景，进一步突出胶囊特征。最后，通过膨胀和bwareaopen函数去除小面积对象，以便精确检测药片缺失。" 实验详细过程： 1. 图像预处理：由于图像噪声较小，直接进行二值化处理。固定阈值方法简单且能直观调整，以获得最佳的二值图像。 2. 二值化处理：二值化后，胶囊边缘存在不规则，但并未立即处理，而是继续进行下一步。 3. 形态学处理：采用闭运算（膨胀后腐蚀）来填补胶囊区域的小空洞，连接断开的轮廓，同时保持面积不变，改善胶囊边界。 4. 水平旋转：由于药板不水平，进行水平旋转，确保胶囊的质心可以准确定位，有利于后续处理。 5. 图像差分：为了区分胶囊和背景，通过填充胶囊白色部分然后进行图像差分，去除背景，使胶囊特征更明显。 6. 填充与去除小对象：使用膨胀操作来封闭胶囊边界，但同时也膨胀了阴影部分。为解决此问题，运用bwareaopen函数删除面积小于特定值的对象，从而滤掉阴影等非胶囊区域。 整个实验流程充分展示了MATLAB在图像处理中的应用，尤其是对于医药领域中的缺陷检测问题。通过这样的处理，可以有效地检测出药片缺失的位置，为药品质量控制提供技术支持。