專利名稱：藥材等級評價方法及系統(tǒng)的制作方法
技術領域：
本發(fā)明涉及一種中藥外觀性狀感官評價領域，具體涉及一種通過計算機輔助分析 中藥標準圖像、提取中藥外觀性狀參數的評價方法及系統(tǒng)。
背景技術：
中藥是中國醫(yī)藥的寶貴財富，在預防治療某些難治之癥方面有獨特的療效，且毒 副作用小，得到了世界上越來越多的國家和地區(qū)的青睞。中藥又是一種特殊的商品，既要符合市場流通的按質論價，又要滿足臨床用藥的 安全有效的要求。由于我國幅員遼闊、地形復雜、氣候多樣，中藥材來源廣、品種多，因此對 中藥材在市場流通中真?zhèn)蝺?yōu)劣的鑒別就顯得尤為重要。限于我們醫(yī)藥行業(yè)發(fā)展的實際情況，目前中藥材市場中對中藥材真?zhèn)蝺?yōu)劣的評價 還主要依賴于手摸、眼看、鼻聞、口嘗等傳統(tǒng)的經驗總結。例如，傳統(tǒng)理論認為，每種藥材都 有其固定的色澤，且是判斷藥材品質優(yōu)劣的重要標志之一。這些傳統(tǒng)的經驗是廣大藥商、藥 農和藥工等長期的實踐經驗總結，對中藥真?zhèn)蝺?yōu)劣的評價發(fā)揮了非常重要的作用。但隨著 對中藥材需求量的不斷增加以及中藥現(xiàn)代化發(fā)展的客觀要求，傳統(tǒng)鑒別方法在大型中藥材 集散地的鑒別評價上已經顯得力不從心。

發(fā)明內容
本發(fā)明的目的在于針對現(xiàn)有技術的不足，提供一種能夠通過計算機獲取藥材的外 觀參數和內部特征信息的系統(tǒng)及方法。本發(fā)明也適用于糧食、水果、茶葉等食品領域的參數 獲取。為達到上述目的，本發(fā)明提供了一種藥材等級評價方法，其包括以下步驟Si，采集藥材的圖像，制作藥材的標本片；S2，將所述圖像輸入計算機獲取藥材的外觀信息，并利用計算機測定所述標本片 的內部特征信息；S3，利用訓練樣本對所述外觀信息以及內部特征信息用神經網絡專家系統(tǒng)進行訓 練，生成用于藥材等級評價的訓練網絡，以評價藥材的等級。其中，在步驟S2中，獲取藥材的外觀信息的步驟包括獲取顏色信息的步驟，所述 獲取顏色信息的步驟具體為通過圖像預處理和對色階直方圖的峰形分析，設定藥材的 RGB閾值，并將所述直方圖轉換成二值圖或灰度圖，切割藥材的有效部位，提取有效的顏色 fn息ο其中，外觀信息可以包括圖像中所顯示的藥材的周長、面積和長軸、長寬比、緊湊度。其中，內部特征信息可以包括標本片的內含物中各種顆粒的截面數、顆粒截面 內的測試點總數、單位測試線長度內的交叉點數、一個測試點代表的截面積，顆粒的平均周 長、平均外徑，數目和體積，以及標本片的體積，利用這些參數計算單位測試面積內的曲線長、顆粒截面的平均面積，顆粒的圓球度、形狀系數和數密度。其中，在步驟Sl中采集圖像時，可以利用穩(wěn)定光源在下面的拍攝條件下進行拍 攝得到藥材的圖像曝光時間T為1/10秒，光圈大小F為8. 0，感光度ISO為50，焦距為 14. 40625、曝光補償為0。其中，藥材的長寬比及緊湊度的計算公式分別可以為長寬比
權利要求
1.一種藥材等級評價方法，其包括以下步驟Si，采集藥材的圖像，制作藥材的標本片；S2，將所述圖像輸入計算機獲取藥材的外觀信息，并利用計算機測定所述標本片的內 部特征信息；S3，利用訓練樣本對所述外觀信息以及內部特征信息用神經網絡專家系統(tǒng)進行訓練， 生成用于藥材等級評價的訓練網絡，以評價藥材的等級。
2.如權利要求1所述的藥材等級評價方法，其特征在于，在步驟S2中，獲取藥材的外觀 信息的步驟包括獲取顏色信息的步驟，所述獲取顏色信息的步驟具體為通過圖像預處理 和對色階直方圖的峰形分析，設定藥材的RGB閾值，并將所述直方圖轉換成二值圖或灰度 圖，切割藥材的有效部位，提取有效的顏色信息。
3.如權利要求1所述的藥材等級評價方法，其特征在于，所述外觀信息包括圖像中所 顯示的藥材的周長、面積和長軸、長寬比、緊湊度。
4.如權利要求3所述的藥材等級評價方法，其特征在于，所述內部特征信息包括所述 標本片的內含物中各種顆粒的截面數、顆粒截面內的測試點總數、單位測試線長度內的交 叉點數、一個測試點代表的截面積，顆粒的平均周長、平均外徑，數目和體積，以及所述標本 片的體積，利用這些參數計算單位測試面積內的曲線長、顆粒截面的平均面積，顆粒的圓球 度、形狀系數和數密度。
5.如權利要求1所述的藥材等級評價方法，其特征在于，在步驟Sl中采集圖像時，利用 穩(wěn)定光源在下面的拍攝條件下進行拍攝得到藥材的圖像曝光時間T為1/10秒，光圈大小 F為8.0，感光度ISO為50，焦距為14. 40625、曝光補償為0。
6.如權利要求3所述的藥材等級評價方法，其特征在于，所述藥材的長寬比及緊湊度 的計算公式分別為長寬比吾緊湊度f= L ；P其中，A、P和L分別為圖像中所顯示的藥材的面積、周長，和長軸。
7.如權利要求4所述的藥材等級評價方法，其特征在于，所述單位測試面積內的曲線 長、顆粒截面的平均面積，顆粒的圓球度、形狀系數和數密度的計算公式分別為單位測試面積內的曲線長為R J11L其中，Il為單位測試線長度內的交叉點數；aPx顆粒截面的平均面積ι為i
8.—種藥材等級評價系統(tǒng)，其包括燈箱，用于為采集圖像提供穩(wěn)定光源和密閉環(huán)境； 圖像采集裝置，用于獲取藥材的圖像；和計算機，用于獲取藥材圖像的外觀信息和內部特征信息，并利用訓練樣本對所述外觀 信息和內部特征信息用神經網絡專家系統(tǒng)進行訓練，生成用于藥材等級評價的訓練網絡， 以評價藥材的等級。
9.如權利要求8所述的藥材等級評價系統(tǒng)，其特征在于，所述圖像采集裝置包括相機， 用于在所述燈箱提供的穩(wěn)定光源下在以下拍攝條件進行拍攝，得到藥材的圖像曝光時間 T為1/10秒，光圈大小F為8.0，感光度ISO為50，焦距為14. 40625、曝光補償為0。
10.如權利要求8所述的藥材等級評價系統(tǒng)，其特征在于，所述神經網絡專家系統(tǒng)為BP 神經網絡專家系統(tǒng)。
全文摘要
本發(fā)明公開了一種藥材等級評價方法及系統(tǒng)。該方法包括步驟S1，采集藥材的圖像，制作藥材的標本片；S2，將圖像輸入計算機獲取藥材的外觀信息，并利用計算機測定所述標本片的內部特征信息；S3，利用訓練樣本對所述外觀信息以及內部特征信息用神經網絡專家系統(tǒng)進行訓練，生成用于藥材等級評價的訓練網絡，以評價藥材的等級。本發(fā)明通過計算機輔助工具獲取未知等級藥材的外觀參數和內部特征信息，并利用訓練樣本，實現(xiàn)對藥材的等級評價。本發(fā)明對藥材進行圖形數字化處理，通過計算機的運算結合形態(tài)學和數學知識獲得藥材感觀評價定量參數，通過神經網絡訓練適合藥材等級評價的網絡，依靠該網絡實現(xiàn)藥材的等級評價，實現(xiàn)了藥材等級評價的自動化。
文檔編號G01B11/24GK102042984SQ20091023613
公開日2011年5月4日 申請日期2009年10月19日 優(yōu)先權日2009年10月19日
發(fā)明者張學儒, 楚笑輝, 王伽伯, 肖小河, 鄢丹 申請人:中國人民解放軍第三〇二醫(yī)院