一种中药饮片分选系统及装置的制作方法

本发明涉及饮片分选，具体为一种中药饮片分选系统及装置。

背景技术：

1、中药饮片是经过加工炮制后的，可直接用于中医临床的中药，中药饮片是中国中药产业的三大支柱之一，是中医临床辨证施治必需的传统武器，也是中成药的重要原料，其独特的炮制理论和方法，无不体现着古老中医的精深智慧。随着其炮制理论的不断完善和成熟，目前它已成为中医临床防病、治病的重要手段，在中药饮片生产加工的过程中，需要根据中药饮片的规格大小进行分量分选，来区分不同品质的中药饮片。

2、目前在传统的中药饮片生产线上，对于中药饮片的质量分类主要依赖于人工挑选操作，易受疲劳、经验差异影响，导致分选效率低，分选质量差，而目前机器对中药饮片颜色、纹理差异适配性不足，缺乏考虑环境干扰，光照强度变化时误判率较高，同时内部缺陷检测缺乏空间定位能力，仅能得到整幅饮片的平均光谱数据，无法识别局部虫蛀、小范围空心等微缺陷，提高了漏检率。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供一种中药饮片分选系统及装置，解决了上述背景技术中所提出的问题。

2、为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种中药饮片分选系统，包括多模特征采集模块、图像融合模块、视觉检测模块、综合评级模块和动态分选模块；

3、所述多模特征采集模块包括图像采集单元和力学特征采集单元，所述图像采集单元用于采集中药饮片图像，中药饮片图像包括可见光图像和近红外光谱图像，所述力学特征采集单元采集中药饮片加速度和形态数据；

4、所述图像融合模块用于对可见光图像和近红外光谱图像进行融合分析，并引入光照强度因素和温度因素，得到融合后图像；

5、所述视觉检测模块包括表面缺陷检测单元和内部缺陷检测单元；

6、所述表面缺陷检测单元用于识别表面缺陷，通过结合环境湿度对缺陷视觉特征的干扰，量化中药饮片缺陷程度，得到表面缺陷评分，所述内部缺陷检测单元基于近红外光谱图像分析中药饮片内部缺陷，得到内部缺陷评分；

7、所述综合评级模块用于结合表面缺陷评分和内部缺陷评分，并引入由中药饮片加速度和形态数据分析得到的硬度得分，最终得到综合评级得分；

8、所述动态分选模块基于综合评级得分划分产品等级，并将基于产品等级分层存储。

9、可选的，所述图像融合模块对于可见光图像采取光照修正，通过对数函数并基于实际光照强度与标准光照强度的偏差进行非线性补偿，并引入光照强度影响系数，得到光照修正项，将光照修正项与可见光图像矩阵结合得到修正后可见光图像矩阵；

10、对于近红外光谱图像采取温度修正，通过线性函数并基于实际环境温度与标准环境温度的偏差进行线性补偿，并引入温度影响系数，得到温度修正项，将温度修正项与近红外光谱图像矩阵结合得到修正后近红外光谱图像矩阵，最后将修正后可见光图像矩阵与修正后近红外光谱图像矩阵加权结合得到融合后多模态图像。

11、可选的，得到融合后多模态图像后，首先对其进行前景背景分割，剔除背景干扰，划分出中药饮片区域，再基于中药饮片区域划分出表面缺陷区域和内部缺陷区域；

12、划分表面缺陷区域时，将中药饮片的形态特征、纹理特征、颜色特征与预先采集的合格样本比对，超出预设阈值的像素聚簇即为表面缺陷区域；

13、划分内部缺陷区域时，将中药饮片区域按空间位置匹配到近红外数据立方体，提取每个像素点的有效成分特征光谱峰面积，与合格样本的光谱峰面积比对，偏差大于预设阈值的相邻异常点聚合区域即为内部缺陷区域。

14、可选的，所述表面缺陷检测单元计算表面缺陷评分时，首先分别计算中药饮片表面缺陷区域占总面积的比例、缺陷深度占最大缺陷深度比例、归一化颜色差，再将三者加权结合，最后再根据实际环境湿度与标准环境湿度的偏差进行湿度修正，得到表面缺陷评分ssur，当表面缺陷评分ssur＞0.6时，判定产品不合格。

15、可选的，所述内部缺陷检测单元计算内部缺陷评分时，首先计算内部缺陷区域与正常区域的有效成分特征峰面积差值，再除以正常区域的有效成分特征峰面积得到特征峰面积相对变化率，之后计算实际环境温度与标准环境温度的偏差，并结合温度衰减系数，得到温度衰减项，最后将温度衰减项与特征峰面积相对变化率结合得到内部缺陷评分sint，当内部缺陷评分sint＞0.6时，判定产品不合格。

16、可选的，所述综合评级模块首先将回弹加速度峰值除以重力加速度得到加速度转换值，并乘以饮片质量后得到分子项；将标准硬度得分与由碰撞角度修正系数、碰撞入射角度构成的角度修正项结合得到分母项，之后分子项除以分母项得到中药饮片硬度得分，最后将表面缺陷评分ssur、内部缺陷评分sint和硬度评分加权结合得到综合评级得分rgra。

17、可选的，得到综合评级得分rgra后，通过动态分选模块设定相应阈值来划分产品等级，过程如下：

18、当综合评级得分rgra≥0.9，且满足表面缺陷评分ssur≤0.1时，判定为特级产品；

19、当0.8≤综合评级得分rgra＜0.9，且满足表面缺陷评分ssur≤0.2或中药饮片硬度得分≥0.9时，判定为一级产品；

20、当0.7≤综合评级得分rgra＜0.8，且需同时满足表面缺陷评分ssur≤0.3、内部缺陷评分sint≤0.2和中药饮片硬度得分≥0.8中的两项时，判定为二级产品；

21、当0.6＜综合评级得分rgra＜0.7时，且满足内部缺陷评分sint≤0.4或表面缺陷评分ssur≤0.4时，判定为异常产品，在分选结束后，对此级别产品进行重新分选，连续三次为异常的直接判定为不合格产品；

22、当综合评级得分rgra≤0.6时，判定为不合格产品。

23、本技术提供一种中药饮片分选装置，包括所述的中药饮片分选系统，以及机架和分选机本体，所述机架的顶部固定安装有进料斗，所述进料斗底部固定连通有出料通道，所述分选机本体固定安装在所述机架表面，且与所述出料通道底部连通，所述分选机本体表面设置有触摸屏，所述分选机本体的底部固定连通有若干分选箱；

24、所述进料斗包括振动给料器，所述力学特征采集单元设置在出料通道内，用于采集中药饮片加速度和形态数据；

25、所述图像采集单元、视觉检测模块和综合评级模块均设置在所述分选机本体内部，所述图像采集单元采集中药饮片从所述分选机本体内部经过时的图像，并通过图像融合模块进行融合分析；

26、所述分选机本体包括信号处理器，所述动态分选模块包括气喷组件，所述气喷组件设置在所述分选箱顶部，且与信号处理器信号连接，所述动态分选模块基于所述综合评级模块得到的综合评级得分划分产品等级，再通过信号处理器启动气喷组件，将中药饮片吹入对应分选箱内完成分选。

27、与现有技术相比，本发明的有益效果如下：

28、一、本发明通过采用对数函数对可见光图像进行非线性补偿，通过调整光照强度影响系数以适应不同类型中药饮片，将实际光照强度下的图像校正至标准光照强度水平，采用线性函数对近红外光谱图像进行温度补偿，通过调整温度影响系数适应温度对光谱特征的影响，再通过表面缺陷检测单元引入湿度修正项，通过平方项函数动态消除湿度对中药饮片颜色、纹理的干扰，提高对中药饮片颜色、纹理差异适配性，充分考虑环境干扰对中药饮片分选的影响，降低误判率。

29、二、本发明通过内部缺陷检测单元，基于近红外数据立方体的空间分辨率，将饮片区域按像素匹配到光谱数据，每个像素点提取有效成分特征峰面积，与合格样本比对后，偏差超过阈值的相邻异常点聚合为内部缺陷区域，通过计算缺陷区域与正常区域的特征峰面积相对变化率，结合温度衰减项修正，量化内部缺陷的严重程度，能够有效识别局部虫蛀、小范围空心等微缺陷，降低漏检率。

30、三、本发明通过多模特征采集模块、图像融合模块、视觉检测模块、综合评级模块和动态分选模块相互配合，实现对中药饮片的智能分选，无需人工手动挑选操作，避免疲劳、经验差异影响，提高分选效率和分选质量。