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专利号: 2024107812066
申请人: 大连冉星信息科技有限公司
专利类型:发明专利
专利状态:已下证
更新日期:2026-05-14
缴费截止日期: 暂无
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摘要:

权利要求书:

1.一种医药异物的高光谱检测方法,其特征在于,该方法包括以下步骤:

分别获取药物和异物的高光谱图像;

根据高光谱图像中每个像素点的波谱曲线,得到高光谱图像对应的完整波谱曲线;基于异物的高光谱图像对应的波段图像,对异物进行分类,得到光谱异物类别;

对药物和异物的高光谱图像的完整波谱曲线进行因子分析,得到药物独立因子向量和异物独立因子向量;对药物的高光谱图像对应的不同波段的波段图像进行分析,得到药物的波段公共因子向量和波段独立因子向量;

根据药物独立因子向量、异物独立因子向量、波段公共因子向量和波段独立因子向量之间的差异,对波段进行筛选得到目标波段;比较药物的高光谱图像和目标波段下异物的波段图像,从药物的高光谱图像中筛选出异常像素点;

根据异常像素点,从光谱异物类别中确定最终异物类别;基于最终异物类别,确定药物中的异物;

其中,所述根据药物独立因子向量、异物独立因子向量、波段公共因子向量和波段独立因子向量之间的差异,对波段进行筛选得到目标波段,包括:比较药物独立因子向量和每个异物的异物独立因子向量中相同位置处元素值的大小,得到药物独立因子向量中每个元素值的区分程度,构建药物独立因子向量对应的区分程度序列;

计算波段公共因子向量对应的波段公共因子序列和区分程度序列对应的差异,记为公共差异;

获取每个波段图像的波段独立因子向量中元素的均值,作为每个波段图像的表征值;

由药物对应的不同波段的波段图像的表征值,构建药物的表征值序列;计算每个药物的区分程度序列和表征值序列的差异,记为独立差异;

将公共差异和独立差异的和值,作为差异和;计算公共差异与所述差异和的比值,作为公共匹配程度;计算独立差异与所述差异和的比值,作为独立匹配程度;

基于动态时间规整算法对波段独立因子序列和区分程度序列中的元素进行匹配,得到动态时间规整距离,作为波段区分能力;

当公共匹配程度大于独立匹配程度时,将波段公共因子序列的信息熵,作为波段的重要性;当公共匹配程度小于或等于独立匹配程度时,将波段区分能力作为波段的重要性;

根据波段的重要性,对波段进行筛选,得到目标波段;

其中,所述比较药物独立因子向量和每个异物的异物独立因子向量中相同位置处元素值的大小,得到药物独立因子向量中每个元素值的区分程度,包括:选取任意位置作为目标位置,当药物独立因子向量的目标位置处的元素值大于所有异物独立因子向量的目标位置处的元素值时,将药物独立因子向量的目标位置处的元素值和所有异物独立因子向量的目标位置处的最大元素值的差异作为第一差异,将第一差异和所有异物独立因子向量的目标位置处的最大元素值的比值作为区分程度;

当药物独立因子向量的目标位置处的元素值小于所有异物独立因子向量的目标位置处的元素值时,将药物独立因子向量的目标位置处的元素值和所有异物独立因子向量的目标位置处的最小元素值的差异作为第二差异,将第二差异和所有异物独立因子向量的目标位置处的最小元素值的比值作为区分程度;

当药物独立因子向量的目标位置处的元素值不大于所有异物独立因子向量的目标位置处的元素值,且药物独立因子向量的目标位置处的元素值不小于所有异物独立因子向量的目标位置处的元素值时,将药物独立因子向量的目标位置的区分程度记为预设第二阈值;

其中,所述根据异常像素点,从光谱异物类别中确定最终异物类别,包括:

选取药物的高光谱图像中任意异常像素点作为目标异常像素点,选取药物的高光谱图像中任意正常像素点作为目标正常像素点,选取任意异物作为目标异物,由目标异物对应的不同波段的波段图像中与目标异常像素点位置相同的像素点的像素值构建异常区分波段序列;由药物对应的不同波段的波段图像中与目标正常像素点位置相同的像素点的像素值构建正常区分波段序列;

计算目标异物的目标异常像素点的异常区分波段序列和所有正常像素点的正常区分波段序列的相似度的均值,作为目标异物在目标异常像素点位置处的区分率;将目标异常像素点位置处最小区分率对应的异物作为目标异常像素点对应的异物,将异物对应的类别作为最终异物类别。

2.根据权利要求1所述的一种医药异物的高光谱检测方法,其特征在于,所述基于异物的高光谱图像对应的波段图像,对异物进行分类,得到光谱异物类别,包括:计算高光谱图像对应的波段图像中所有像素点的像素值均值;由每个异物对应的高光谱图像的不同波段的波段图像的像素值均值,构成每个异物的波段值序列;计算每个异物的波段值序列的序列相似度,将序列相似度大于预设相似度阈值的异物划分至同一类,得到至少两个光谱异物类别。

3.根据权利要求1所述的一种医药异物的高光谱检测方法,其特征在于,所述对药物和异物的高光谱图像的完整波谱曲线进行因子分析,得到药物独立因子向量和异物独立因子向量,包括:将药物的高光谱图像的完整波谱曲线和同一光谱异物类别中每个异物的高光谱图像的完整波谱曲线作为第一次因子分析的输入数据,通过因子分析得到药物独立因子向量和异物独立因子向量。

4.根据权利要求1所述的一种医药异物的高光谱检测方法,其特征在于,所述对药物的高光谱图像对应的不同波段的波段图像进行分析,得到药物的波段公共因子向量和波段独立因子向量,包括:对于药物的高光谱图像对应的任意波段的波段图像,将波段图像的像素点的像素值按照预设顺序转化为波段向量;将药物的高光谱图像对应的不同波段的波段图像的波段向量作为第二次因子分析的输入数据,通过因子分析方法得到药物的波段公共因子向量和波段独立因子向量。

5.根据权利要求1所述的一种医药异物的高光谱检测方法,其特征在于,所述比较药物的高光谱图像和目标波段下异物的波段图像,从药物的高光谱图像中筛选出异常像素点,包括:选取药物的高光谱图像中任意像素点作为目标像素点,计算高光谱图像中目标像素点和所有目标波段的波段图像中相同位置处像素点的波谱曲线的相似度的均值,作为目标像素点的异常程度;根据异常程度从药物的高光谱图像中筛选出异常像素点。

6.根据权利要求1所述的一种医药异物的高光谱检测方法,其特征在于,所述根据高光谱图像中每个像素点的波谱曲线,得到高光谱图像对应的完整波谱曲线,包括:将高光谱图像中每个像素点的波谱曲线首尾相连,得到高光谱图像对应的完整波谱曲线。

7.根据权利要求1所述的一种医药异物的高光谱检测方法,其特征在于,所述基于最终异物类别,确定药物中的异物,包括:将最终异物类别中的异物作为药物中的异物。