如何检测泡罩包装中的缺陷/缺失药丸？ (Matlab)答案

【问题标题】：How to detect defect/missing pills in blister pack? (Matlab)如何检测泡罩包装中的缺陷/缺失药丸？ (Matlab)
【发布时间】：2021-04-13 11:28:41
【问题描述】：

如何检测片剂条中的缺陷/缺失片剂。假设平板电脑条中缺少一个平板电脑。我试过stdfilt()，但图像包含很多噪音。我也尝试过平均和中值过滤，例如canny 和prewitt。我还在图像中添加了盐和纸等噪点。有没有其他的分割方法？任何编码都会有所帮助

I2=rgb2gray(I);
J = imnoise(I2,'salt & pepper',0.02);
figure
imshow(J)
Kaverage = filter2(fspecial('average',3),J)/255;
figure
imshow(Kaverage)
Kmedian = medfilt2(J);
imshowpair(Kaverage,Kmedian,'montage')
BW1 = edge(Kmedian,'Canny');
BW2 = edge(Kmedian,'Prewitt');`

【问题讨论】：

我会检测圆圈来分配药片的位置，查看每个位置的强度直方图，看看丢失的药片有什么部分的暗新月。基于此，如果有或没有药丸，我会使用阈值。

标签： image matlab image-processing

【解决方案1】：

这是基于我的评论的一种方法

% reduce to grayscale
d=rgb2gray(your_img);

% find edge and blur a bit so we can find circles
d2=conv2(edge(d),ones(9),'same');
d2=max(d2(:))-d2;

% find circles
Rmin = 71; Rmax = 80;
[center, radius] = imfindcircles(d2,[Rmin Rmax],'Sensitivity',0.98);

% Display what we found  
imagesc(d);axis square
hold on;
viscircles(center,radius);
plot(center(:,1),center(:,2),'yx','LineWidth',2);
hold off;

% histogram of each circle content:
[x, y]=meshgrid(1:size(d,2),1:size(d,1));

for n=1:numel(radius)

    circle_pixels{n}=find ((x-center(n,1)).^2+(y-center(n,2)).^2<=radius(n).^2);
    h(:,n) = histcounts(d(circle_pixels{n}),0:max(d(:)) );

    subplot(2,5,n); plot(h(:,n));title(['circle # ' num2str(n)]);
end

现在我们可以看到强度在每个圆圈中的分布情况，并选择一个指标来区分丢失的药片。我们可以看到，对于丢失的药丸（#5、#9、#10），我们的强度分布不那么简单（超过一个峰值），特别是由于眩光反射而发生的最大强度饱和可能是箔纸。因此，您现在可以选择基于该阈值的阈值，或者您想要的任何其他统计指标（分布中的峰值数等）...

【讨论】：