本技術(shù)涉及人工智能，尤其涉及一種用于奧美拉唑腸溶膠囊表面缺陷檢測(cè)方法。

背景技術(shù)：

1、膠囊藥物作為一種常見(jiàn)的口服藥物形式，因其方便攜帶和使用而廣泛應(yīng)用于臨床治療中。然而，任何藥物在生產(chǎn)和使用過(guò)程中都可能出現(xiàn)表面缺陷問(wèn)題，如膠囊殼的破損、變形或顏色不一致等。這些問(wèn)題不僅影響藥物的外觀和質(zhì)量，還可能對(duì)患者的用藥安全造成潛在風(fēng)險(xiǎn)。以?shī)W美拉唑腸溶膠囊為例，這是一種常用的胃腸道疾病治療藥物。奧美拉唑腸溶膠囊的表面缺陷問(wèn)題可能會(huì)影響藥物的釋放速率和療效，甚至可能導(dǎo)致藥物成分泄漏或變質(zhì)。因此，對(duì)膠囊藥物的表面缺陷進(jìn)行檢測(cè)和控制顯得尤為重要。

2、目前，膠囊藥物表面缺陷的檢測(cè)方法主要包括人工視覺(jué)檢查、顯微鏡觀察、x射線檢測(cè)和超聲波檢測(cè)等。然而，這些方法或存在操作繁瑣、效率低下，或需要專(zhuān)業(yè)設(shè)備和操作人員的問(wèn)題。同時(shí)，對(duì)于大規(guī)模生產(chǎn)線上快速、準(zhǔn)確地檢測(cè)膠囊藥物表面缺陷的需求日益增長(zhǎng)。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本技術(shù)實(shí)施例提供一種用于奧美拉唑腸溶膠囊表面缺陷檢測(cè)方法，用以實(shí)現(xiàn)高魯棒性的奧美拉唑腸溶膠囊表面缺陷檢測(cè)。

2、為達(dá)到上述目的，本技術(shù)采用如下技術(shù)方案：

3、第一方面，提供一種用于奧美拉唑腸溶膠囊表面缺陷檢測(cè)方法，應(yīng)用于電子設(shè)備，該方法包括：電子設(shè)備獲取奧美拉唑腸溶膠囊的m張圖像，m張圖像是以?shī)W美拉唑腸溶膠囊在同一軸線上轉(zhuǎn)動(dòng)的過(guò)程中拍攝的多張圖像，m為大于1的整數(shù)；電子設(shè)備通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型提取m張圖像各自的特征，并將m張圖像各自的特征融合，得到m張圖像的融合特征；電子設(shè)備通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型處理m張圖像的融合特征，得到處理結(jié)果，處理結(jié)果指示奧美拉唑腸溶膠囊的表面是否存在缺陷。

4、可選地，奧美拉唑腸溶膠囊為多個(gè)，多個(gè)奧美拉唑腸溶膠囊沿第一方向排列并被各自對(duì)應(yīng)夾持組件夾持，第一方向?yàn)槎鄠€(gè)奧美拉唑腸溶膠囊各自的軸線方向，在電機(jī)驅(qū)動(dòng)多個(gè)奧美拉唑腸溶膠囊沿第一方向自轉(zhuǎn)的過(guò)程中拍攝設(shè)備對(duì)多個(gè)奧美拉唑腸溶膠囊進(jìn)行多次拍攝得到對(duì)應(yīng)的m張圖像。

5、可選地，電機(jī)驅(qū)動(dòng)多個(gè)奧美拉唑腸溶膠囊沿第一方向每自轉(zhuǎn)30°時(shí)，拍攝設(shè)備就對(duì)多個(gè)奧美拉唑腸溶膠囊拍攝一張圖像，在電機(jī)驅(qū)動(dòng)多個(gè)奧美拉唑腸溶膠囊沿第一方向自轉(zhuǎn)180°時(shí)停止轉(zhuǎn)動(dòng)和拍攝，即m＝6。

6、可選地，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型為解耦部署的模型，解耦部署的模型是指神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型包括解耦的特征提取子模型和特征處理子模型，電子設(shè)備通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型提取m張圖像各自的特征，并將m張圖像各自的特征融合，得到m張圖像的融合特征，包括：電子設(shè)備對(duì)m張圖像中的每張圖像進(jìn)行預(yù)處理，得到僅包含奧美拉唑腸溶膠囊的邊緣區(qū)域的一張圖片，共得到m張圖片；電子設(shè)備將m張圖片輸入特征提取子模型，得到特征提取子模型輸出的對(duì)m張圖片中每張圖片對(duì)應(yīng)提取得到的特征序列，共得到m個(gè)特征序列；電子設(shè)備將m個(gè)特征序列按匹配度分類(lèi)融合，得到n個(gè)融合特征序列，n為大于1的整數(shù)，n個(gè)融合特征序列即為m張圖像的融合特征。

7、可選地，電子設(shè)備對(duì)m張圖像中的每張圖像進(jìn)行預(yù)處理，得到僅包含奧美拉唑腸溶膠囊的邊緣區(qū)域的一張圖片，包括：電子設(shè)備通過(guò)對(duì)m張圖像中的每張圖像進(jìn)行二值化或灰度化處理，確定每張圖像中位于奧美拉唑腸溶膠囊邊緣的像素點(diǎn)；電子設(shè)備根據(jù)每張圖像中位于奧美拉唑腸溶膠囊邊緣的像素點(diǎn)，從每張圖像中提取出僅包含奧美拉唑腸溶膠囊部分的圖樣，共得到m張圖樣；電子設(shè)備將m張圖樣中任一張圖樣的輪廓的尺寸縮小預(yù)設(shè)尺寸，得到目標(biāo)輪廓；電子設(shè)備通過(guò)將每張圖樣的中心點(diǎn)與目標(biāo)輪廓的中心點(diǎn)對(duì)齊，將每張圖樣中被目標(biāo)輪廓覆蓋的部分裁切掉，得到對(duì)應(yīng)的一張圖片，共得到m張圖片。

8、可選地，m個(gè)特征序列中每個(gè)特征序列包含l個(gè)元素，即m個(gè)特征序列中每個(gè)特征序列的長(zhǎng)度為l，預(yù)設(shè)序列長(zhǎng)度為x，l為大于3的整數(shù)，x為大于1且x小于l的整數(shù)，電子設(shè)備將m個(gè)特征序列按匹配度分類(lèi)融合，得到n個(gè)融合特征序列，包括：電子設(shè)備按照預(yù)設(shè)序列長(zhǎng)度，將m個(gè)特征序列中的每個(gè)特征序列分割為k個(gè)特征子序列，k＝ceiling(lmodx)，ceiling()表示向上取整，共得到k*m個(gè)特征子序列；電子設(shè)備通過(guò)確定k*m個(gè)特征子序列中每?jī)蓚€(gè)特征子序列之間的相關(guān)性，將相關(guān)性高的特征子序列劃分到同一個(gè)特征序列組，共得到n個(gè)特征序列組；電子設(shè)備將n個(gè)特征序列組中每個(gè)特征序列組所包含的特征子序列進(jìn)行拼接，得到對(duì)應(yīng)的一個(gè)融合特征序列，共得到n個(gè)融合特征序列。

9、可選地，電子設(shè)備通過(guò)確定k*m個(gè)特征子序列中每?jī)蓚€(gè)特征子序列之間的相關(guān)性，將相關(guān)性高的特征子序列劃分到同一個(gè)特征序列組，包括：針對(duì)k*m個(gè)特征子序列中第i個(gè)特征子序列，i為遍歷1至k*m的整數(shù)：若第i個(gè)特征子序列已被劃分到一個(gè)特征序列組，則電子設(shè)備不對(duì)第i個(gè)特征子序列進(jìn)行處理；或者，若第i個(gè)特征子序列未被劃分到一個(gè)特征序列組，則電子設(shè)備確定第i個(gè)特征子序列與(k*m)-1個(gè)特征子序列各自的相關(guān)性，得到(k*m)-1個(gè)相關(guān)性，(k*m)-1個(gè)特征子序列為k*m個(gè)特征子序列中除第i個(gè)特征子序列以外的特征子序列；電子設(shè)備從(k*m)-1個(gè)相關(guān)性中選擇最高的相關(guān)性，最高的相關(guān)性為第i個(gè)特征子序列與(k*m)-1個(gè)特征子序列中的第j個(gè)特征子序列之間的相關(guān)性，j為取1至(k*m)-1的整數(shù)；若第j個(gè)特征子序列已被劃分到一個(gè)特征序列組，則將第i個(gè)特征子序列劃分到第j個(gè)特征子序列所屬的特征序列組，若第j個(gè)特征子序列未被劃分到一個(gè)特征序列組，則將第i個(gè)特征子序列與第j個(gè)特征子序列劃分到一個(gè)新的特征序列組中。

10、可選地，電子設(shè)備通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型處理m張圖像的融合特征，得到處理結(jié)果，包括：電子設(shè)備將n個(gè)融合特征序列輸入到特征處理子模型，得到特征處理子模型輸出的處理結(jié)果。

11、可選地，電子設(shè)備將n個(gè)融合特征序列輸入到特征處理子模型，得到特征處理子模型輸出的處理結(jié)果，包括：電子設(shè)備根據(jù)n個(gè)融合特征序列的數(shù)目為n，指示特征處理子模型從特征處理子模型的分類(lèi)器中選擇性能排名前n高的n個(gè)分類(lèi)器；電子設(shè)備將n個(gè)融合特征序列按照序列長(zhǎng)度從短到長(zhǎng)排序，為排名前p高的p個(gè)融合特征序列添加識(shí)別元素，得到添加識(shí)別元元素的p個(gè)融合特征序列，以及未添加識(shí)別元元素的n-p個(gè)融合特征序列，p為大于或等于1且小于n的整數(shù)；電子設(shè)備按照n個(gè)融合特征序列按照序列長(zhǎng)度從短到長(zhǎng)排序，將添加識(shí)別元元素的p個(gè)融合特征序列以及未添加識(shí)別元元素的n-p個(gè)融合特征序列一一對(duì)應(yīng)的輸入到特征處理子模型的n個(gè)分類(lèi)器，得到特征處理子模型輸出的處理結(jié)果，其中，在輸入n個(gè)分類(lèi)器時(shí)，需按照分類(lèi)器的性能從高到低依次輸入n個(gè)分類(lèi)器。

12、可選地，電子設(shè)備將n個(gè)融合特征序列按照序列長(zhǎng)度從短到長(zhǎng)排序，為排名前p高的p個(gè)融合特征序列添加識(shí)別元素，得到添加識(shí)別元元素的p個(gè)融合特征序列，包括：電子設(shè)備按照n個(gè)融合特征序列按照序列長(zhǎng)度從短到長(zhǎng)排序，從排名最低的融合特征序列中隨機(jī)抽取p個(gè)元素，并為排名前p高的p個(gè)融合特征序列添加p個(gè)元素，得到添加識(shí)別元元素的p個(gè)融合特征序列，p個(gè)元素為識(shí)別元素。

13、第二方面，提供一種用于奧美拉唑腸溶膠囊表面缺陷檢測(cè)裝置，該裝置被配置為：獲取奧美拉唑腸溶膠囊的m張圖像，m張圖像是以?shī)W美拉唑腸溶膠囊在同一軸線上轉(zhuǎn)動(dòng)的過(guò)程中拍攝的多張圖像，m為大于1的整數(shù)；通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型提取m張圖像各自的特征，并將m張圖像各自的特征融合，得到m張圖像的融合特征；通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型處理m張圖像的融合特征，得到處理結(jié)果，處理結(jié)果指示奧美拉唑腸溶膠囊的表面是否存在缺陷。

14、第三方面，提供一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，包括：計(jì)算機(jī)程序或指令；當(dāng)該計(jì)算機(jī)程序或指令在計(jì)算機(jī)上運(yùn)行時(shí)，使得該計(jì)算機(jī)執(zhí)行第一方面所述的方法。

15、上述的方法及裝置具體如下技術(shù)效果：

16、考慮到奧美拉唑腸溶膠囊的形態(tài)類(lèi)似柱狀體，因此可以對(duì)奧美拉唑腸溶膠囊在同一軸線上轉(zhuǎn)動(dòng)的過(guò)程中拍攝得到m張圖像，電子設(shè)備可以獲取這m張圖像，并通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型提取m張圖像各自的特征，再并將m張圖像各自的特征融合，得到m張圖像的融合特征，此時(shí)由于特征被融合，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型便可以對(duì)m張圖像進(jìn)行整體分析，使得神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型輸出的處理結(jié)果能夠準(zhǔn)確指示奧美拉唑腸溶膠囊的表面是否存在缺陷，即實(shí)現(xiàn)高魯棒性的奧美拉唑腸溶膠囊表面缺陷檢測(cè)。