(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 202211140167.9 (22)申请日 2022.09.20 (71)申请人 南通群程金属制品有限公司 地址 226000 江苏省南 通市如东县岔河镇 兴发村八组8 8号 (72)发明人 沈鸿波　 (74)专利代理 机构 济宁仁礼信知识产权代理事 务所(普通 合伙) 37383 专利代理师 李新苗 (51)Int.Cl. G06T 7/00(2017.01) G06T 7/13(2017.01) G06T 5/00(2006.01) G06T 5/20(2006.01) (54)发明名称 基于数据处理的磷化铝压片表面缺陷检测 方法 (57)摘要 本发明涉及数据处理技术领域， 具体涉及一 种基于数据处理的磷化铝压片表面缺陷检测方 法。 该方法包括： 获取压片机压片模具在冲压过 后的多张表 面图像， 对每张表 面图像进行多尺度 采样并进行处理得到多张池化图像； 对每张池化 图像进行编码赋值得到对应的编码图像， 获取每 张池化图像对应的编码图像的差异分布熵； 基于 所有表面图像对应的多个尺度的池化图像及其 差异分布熵构建共生矩阵， 根据共生矩阵获取压 片模具的分类粘附系数， 当分类粘附系数不为零 时， 压片机压片模具冲压过的磷化铝压片存在异 常缺陷。 通过差异分布熵以及分类粘附系数的两 次分析， 提高了对磷化铝压片表 面缺陷检测的准 确度。 权利要求书1页 说明书6页 附图1页 CN 115239707 A 2022.10.25 CN 115239707 A 1.一种基于数据处理的磷化铝压片表面缺陷检测方法， 其特征在于， 该方法包括以下 步骤： 获取压片机的压片模具的表面图像， 所述表面图像为所述压片模具对磷化铝压片冲压 过后的图像， 对每张所述表面图像进行多尺度采样得到多张采样图像， 对每张所述采样图 像进行最大池化操作得到对应的池化图像； 以所述池化图像中任意像素点为目标点， 对所述目标点的邻域像素点进行编码得到所 述目标点的二进制数字， 将所述二进制数字转换为十进制数字赋予所述 目标点， 对每张所 述池化图像进 行编码赋值得到对应的编 码图像， 获取每张所述池化图像对应的所述编 码图 像的差异分布 熵； 基于所有所述表面图像对应的多个尺度的池化图像及其差异分布熵构建共生矩阵， 根 据所述共生矩阵获取所述压片模具 的分类粘附系 数， 当所述分类粘附系 数不为零时， 所述 压片模具冲压过的磷化铝压片存在异常缺陷。 2.根据权利要求1所述的一种基于数据处理的磷化铝压片表面缺陷检测方法， 其特征 在于， 所述对所述 目标点的邻域像素点进行编码得到所述 目标点的二进制数字的步骤， 包 括： 判断所述目标点的灰度值与其对应的邻域像素点的灰度值之间的大小， 若邻域像素点 的灰度值大于所述目标点的灰度值， 将邻域像素点编码为 1； 若邻域像素点的灰度值小于所 述目标点的灰度值， 将邻域像素点编码为0； 以所述目标点的正下方邻域像素点为起始点， 从起始点对应的编码开始按照顺时针顺 序将所有邻域像素点的编码进行排列得到二进制数字 。 3.根据权利要求1所述的一种基于数据处理的磷化铝压片表面缺陷检测方法， 其特征 在于， 所述获取每张所述池化图像对应的所述编码图像的差异分布 熵的步骤， 包括： 获取每张池化图像对应的所述编码图像中以每个像素点为中心点时其所有邻域像素 点的像素值均值， 以每个像素点的像素值以及该像素点为中心时其邻域像素点的均值构建 二元组， 计算每个所述二元组在所述编码图像中出现的概率， 基于所述编码图像中所有所 述二元组的概 率得到所述编码图像的差异分布 熵。 4.根据权利要求1所述的一种基于数据处理的磷化铝压片表面缺陷检测方法， 其特征 在于， 所述基于所有 所述表面图像对应的多个尺度的池化图像及其差异分布熵构建共生矩 阵的步骤， 包括： 将所有表面图像对应的所有池化图像的尺度划为多个等级； 根据差异分布熵的取值范 围将差异分布 熵划分为多个等级； 基于多个等级的尺度以及差异分布熵构建共生矩阵， 所述共生矩阵的行元素为池化图 像尺度的等级， 共生矩阵的列元 素为差异分布 熵的等级。 5.根据权利要求1所述的一种基于数据处理的磷化铝压片表面缺陷检测方法， 其特征 在于， 所述 根据所述共生矩阵获取 所述压片模具的分类粘附系数的步骤， 包括： 计算所述共生矩阵中每个元素与 所述共生矩阵中所有元素之和的比值， 基于所述比值 获取所述压片模具的分类粘附系数。权　利　要　求　书 1/1 页 2 CN 115239707 A 2基于数据处理的磷化铝压片表面缺陷检测方 法 技术领域 [0001]本发明涉及数据处理技术领域， 具体涉及 一种基于数据处理的磷化铝压片表面缺 陷检测方法。 背景技术 [0002]随着科技的发展， 自动化生产已经成为了当前的主流生产方法； 在制药行业中， 60%以上的药片是通过压片 机进行压缩得到的， 以磷化铝药片的制药工艺为例， 包括磷化铝 原液和其他材料的粗混、 粉碎、 压片以及 包装等多个过程； 而对磷化铝的粉末进 行冲压得到 磷化铝压片的过程中， 最常见且最难以避免的现象就是片剂粘冲， 该片剂粘冲是制药原料 粉末在压片模具腔内受压成品的过程中出现粉末粘在压片模具上的现象， 压片模具上存在 粉末则导 致原料无法完全受压成片， 对生产得到的磷化铝压片的影响较大。 [0003]现有技术中对磷化铝压片表面缺陷检测的方法大多是结合人工进行检测， 通过对 压片后药片厚度进行反 映， 或者是对药片进行多个角度的检测， 但是在对药片进行多个角 度反转检测的过程中， 可能会对 药片本身产生划痕等， 从而导致新的缺陷产生， 使 得对药片 表面缺陷检测的准确性较低； 现有还包括一种抽样检测， 在压片机工作一段时间后， 通过对 磷化铝压片进行抽样检测， 判断压片机在对磷化铝压片制作过程中是否存在缺陷， 但这种 抽样检测的方法对 存在缺陷的磷化铝压片检测不够 及时， 且检测的效率较低。 发明内容 [0004]为了解决上述技术问题， 本发明的目的在于提供一种基于数据处理的磷化铝压片 表面缺陷检测方法， 该 方法包括以下步骤： 获取压片机的压片模具的表面图像， 所述表面图像为所述压片模具对磷化铝压片 冲压过后的图像， 对每张所述表面图像进行多尺度采样得到多张采样图像， 对每张所述采 样图像进行最大池化操作得到对应的池化图像； 以所述池化图像中任意像素点为目标点， 对所述目标点的邻域像素点进行编码 得 到所述目标点的二进制数字， 将所述二进制数字转换为十进制数字赋予所述 目标点， 对每 张所述池化图像进行编 码赋值得到对应的编码图像， 获取每张所述池化图像对应的所述编 码图像的差异分布 熵； 基于所有所述表面图像对应的多个尺度的池化图像及其差异分布熵构建共生矩 阵， 根据所述共生矩阵获取所述压片模 具的分类粘附系数， 当所述分类粘附系数不为零时， 所述压片模具冲压过的磷化铝压片存在异常缺陷。 [0005]优选的， 所述对所述目标点的邻域像素点进行编码得到所述目标点的二进制数字 的步骤， 包括： 判断所述目标点的灰度值与其对应的邻域像素点的灰度值之间的大小， 若邻域像 素点的灰度值大于所述目标点的灰度值， 将邻域像素点编 码为1； 若邻域像素点的灰度值小 于所述目标点的灰度值， 将邻域像素点编码为0；说　明　书 1/6 页 3 CN 115239707 A 3