中药材料数据处理方法及系统与流程

本发明涉及数据处理技术，尤其涉及一种中药材料数据处理方法及系统。

背景技术：

1、中医药作为中华传统文化的重要组成部分，在防治疾病和保健养生等方面有着悠久的历史和显著的疗效。随着现代科技的发展和人们对健康意识的提高，中药饮料因其天然、安全和多功能性，逐渐成为市场上的热门产品。然而，在中药饮料的生产过程中，中药材的品质直接影响到产品的疗效和口感。因此，如何在生产线上高效、准确地识别和分类中药材的品质，成为中药饮料生产企业亟需解决的问题。

2、现有技术中，通常采用人工方式对中药材进行分拣和检测，这不仅效率低下，而且容易产生误差，无法满足大规模生产的需求。这导致在实际应用中，中药材识别的准确性和分拣的有效性无法得到保证，进而影响到中药饮料的最终品质。

3、因此，如何在复杂的生产环境中对中药材进行智能化处理，提高效率和准确性，成为了急需解决的问题。

技术实现思路

1、本发明实施例提供一种中药材料数据处理方法及系统，通过多模态识别、图像分割与品质分类、自动化调整等技术手段，有效解决了现有技术中识别精度低、分拣效率低的问题，提高了中药饮料生产过程中的高效性和产品品质的一致性。

2、本发明实施例的第一方面，提供一种中药材料数据处理方法，配置于中药饮料生产线处，通过以下步骤进行相应的中药材料数据处理，包括：

3、基于目标位置处的多模态识别设备获取目标位置处中药材料的属性数据，所述多模态识别设备至少包括图像采集设备和质量采集设备；

4、服务器提取所述属性数据中的上视图像信息，基于所述上视图像信息进行中药材料的图像分割和图像识别处理，得到中药材料相对应的品质信息；

5、若判断所述品质信息满足预设要求，则基于所述属性数据中的质量信息、中药饮料的配方进行统计计算，得到中药材料调整信息并反馈至管理端；

6、管理端基于所述中药材料调整信息对目标位置处的中药材料调整处理，在得到所有调整后的中药材料后置于中药饮料生产线的下一个生产单元生产处理。

7、可选地，在第一方面的一种可能实现方式中，所述基于目标位置处的多模态识别设备获取目标位置处中药材料的属性数据，所述多模态识别设备至少包括图像采集设备和质量采集设备，包括：

8、确定多模态识别设备中的图像采集设备获取目标区域的采集图像；

9、对所述采集图像中的第一预设像素值识别处理，得到相对应的第一识别区域图像，所述第一识别区域包括多模态识别设备的目标位置，所述目标位置的像素值为第一预设像素值；

10、对所述采集图像坐标化处理，根据第一识别区域内像素点的像素值对第一识别区域分割处理，得到相对应的药物区域，对所述药物区域识别得到中药材料的属性数据。

11、可选地，在第一方面的一种可能实现方式中，所述对所述采集图像坐标化处理，根据第一识别区域内像素点的像素值对第一识别区域分割处理，得到相对应的药物区域，对所述药物区域识别得到中药材料的属性数据，包括：

12、对所述第一识别区域中非第一预设像素值的像素点识别处理后得到所识别到像素点的第二识别坐标；

13、基于所有第二识别坐标确定相对应的坐标围栏，基于所述坐标围栏对第一识别区域进行分割处理，得到第二识别区域；

14、确定第二识别区域中与所述第一预设像素值不同的像素点作为药物定位像素点，对所有直接相连和间接相连的药物定位像素点统计得到相对应的药物区域；

15、对所述药物区域拍照识别得到中药材料的属性数据，所述属性数据至少包括中药种类。

16、可选地，在第一方面的一种可能实现方式中，所述基于所有第二识别坐标确定相对应的坐标围栏，基于所述坐标围栏对第一识别区域进行分割处理，得到第二识别区域，包括：

17、将所有的第二识别坐标的坐标值分别比对，得到围栏最大横坐标值、围栏最小横坐标值、围栏最大纵坐标值、围栏最小纵坐标值；

18、基于所述围栏最大横坐标值、围栏最小横坐标值、围栏最大纵坐标值、围栏最小纵坐标值，在第二识别区域构建围栏最大横坐标分割线、围栏最小横坐标分割线、最大纵坐标分割线以及围栏最小纵坐标分割线；

19、提取围栏最大横坐标分割线、围栏最小横坐标分割线、最大纵坐标分割线以及围栏最小纵坐标分割线所对应的区域作为分割后的第二识别区域，基于所述第二识别区域的图像得到中药材的上视图像信息。

20、可选地，在第一方面的一种可能实现方式中，所述服务器提取所述属性数据中的上视图像信息，基于所述上视图像信息进行中药材料的图像分割和图像识别处理，得到中药材料相对应的品质信息和截面信息，包括：

21、基于中药种类得到相对应的中药材标准图像，基于中药材标准图像识别所述上视图像信息中所有中药材的图像轮廓；

22、根据中药种类确定相应的图像分析方式，所述图像分析方式包括补齐式分析方式和筛选式分析方式；

23、若判断相应中药种类为补齐式分析，则基于补齐式分析方式对所有中药材的图像轮廓进行补齐筛选处理，并进行相对应的图像分割和图像识别得到中药材料相对应的品质信息和截面信息；

24、若判断相应中药种类为筛选式分析方式，则基于筛选式分析方式对所有中药材的图像轮廓进行剔除筛选处理，并进行相对应的图像分割和图像识别得到中药材料相对应的品质信息和截面信息。

25、可选地，在第一方面的一种可能实现方式中，所述若判断相应中药种类为补齐式分析，则基于补齐式分析方式对所有中药材的图像轮廓进行补齐筛选处理，并进行相对应的图像分割和图像识别得到中药材料相对应的品质信息和截面信息，包括：

26、若判断相应中药种类为补齐式分析，基于中药材标准图像对图像轮廓进行分类得到完整轮廓和非完整轮廓，所述完整轮廓与所述中药材标准图像的轮廓相对应；

27、提取所述非完整轮廓中的两个点作为补齐参考点，分别对每个补齐参考点进行切线构建得到补齐切线；

28、确定两个补齐切线的垂线的交点得到补齐圆心点，计算补齐圆心点与每个补齐参考点之间的得到多个补齐半径，对多个补齐半径进行均值计算得到相对应的参考半径，基于所述参考半径得到图像轮廓所对应的补齐轮廓。

29、可选地，在第一方面的一种可能实现方式中，所述提取所述非完整轮廓中的两个点作为补齐参考点，分别补齐参考点相对应的切线得到补齐切线，包括：

30、按照所述非完整轮廓依次遍历所有的轮廓点；

31、确定所遍历的轮廓点的第一个轮廓点和最后一个轮廓点作为补齐参考点，分别对每个补齐参考点进行切线构建得到补齐切线。

32、可选地，在第一方面的一种可能实现方式中，所述若判断相应中药种类为筛选式分析方式，则基于筛选式分析方式对所有中药材的图像轮廓进行剔除筛选处理，并进行相对应的图像分割和图像识别得到中药材料相对应的品质信息和截面信息，包括：

33、基于中药材标准图像对图像轮廓进行分类得到完整轮廓和非完整轮廓，所述完整轮廓与所述中药材标准图像的轮廓相对应；

34、将非完整轮廓删除，得到完整轮廓。

35、可选地，在第一方面的一种可能实现方式中，进行相对应的图像分割和图像识别得到中药材料相对应的品质信息和截面信息，包括：

36、获取完整轮廓和补齐后的图像轮廓得到相对应的中药材半径，基于预设的半径品质区间对中药材半径进行分类得到每个独立中药材料的药材规格品质，每个半径品质区间具有预设的药材规格品质；

37、对获取完整轮廓和补齐后的图像轮廓图像分割并识别每个独立中药材料的药材颜色，将所述药材颜色与品质颜色区间比对得到每个独立中药材料的药材色泽品质，每个品质颜色区间具有预设的药材色泽品质；

38、根据独立中药材料的数量对药材规格品质、药材色泽品质均值计算得到品质信息，对上视图像信息中的所有中药材所占位置进行截面识别得到截面信息。

39、本发明实施例的第二方面，提供一种中药材料数据处理系统，配置于中药饮料生产线处，通过以下模块进行相应的中药材料数据处理，包括：

40、获取模块，用于基于目标位置处的多模态识别设备获取目标位置处中药材料的属性数据，所述多模态识别设备至少包括图像采集设备和质量采集设备；

41、提取模块，用于使服务器提取所述属性数据中的上视图像信息，基于所述上视图像信息进行中药材料的图像分割和图像识别处理，得到中药材料相对应的品质信息；

42、统计模块，用于若判断所述品质信息满足预设要求，则基于所述属性数据中的质量信息、中药饮料的配方进行统计计算，得到中药材料调整信息并反馈至管理端；

43、生产模块，用于使管理端基于所述中药材料调整信息对目标位置处的中药材料调整处理，在得到所有调整后的中药材料后置于中药饮料生产线的下一个生产单元生产处理。

44、有益效果：

45、本发明通过在生产线的目标位置使用多模态识别设备，结合图像采集设备和质量采集设备，能够全面捕捉中药材的外观特征和质量信息。在流程中，首先对中药材进行图像采集，通过识别预设像素值区域，精确定位中药材位置，然后对图像进行坐标化处理，分割出中药区域，识别出中药材的各项属性数据（如种类、颜色、尺寸等）。这一多模态识别的应用，大大提高了中药材识别的准确性和全面性，确保了生产过程中中药材数据的完整性和可靠性。

46、本发明通过服务器提取中药材的上视图像信息，基于标准图像进行图像分割和识别处理，识别中药材的图像轮廓。根据中药材种类，采用补齐式分析或筛选式分析方式，分别对图像轮廓进行处理。针对圆形轮廓，通过补齐参考点和补齐切线构建补齐圆心点，补齐轮廓；针对非圆形轮廓，删除不完整轮廓。此过程中，系统能够精确识别中药材的形态特征和截面信息，根据预设的品质区间对中药材进行规格分类和色泽评估，从而确保所选中药材的品质一致性和高标准。

47、在识别和分类中药材品质信息后，本发明通过管理端基于反馈的中药材料调整信息，对生产线上的中药材进行自动化调整处理。系统根据统计计算结果，自动操作机械设备进行分拣、调整和传送，确保中药材符合生产标准。最终，将调整后的中药材置于生产线的下一个单元进行进一步处理，如混合、煎煮和包装等步骤。这一自动化调整过程，不仅减少了人工干预，降低了出错率，而且显著提升了生产效率和产品质量，满足了大规模生产的需求。本发明通过多模态识别、图像分割与品质分类、自动化调整等技术手段，有效解决了现有技术中识别精度低、分拣效率低的问题，确保了中药饮料生产过程中的高效性和产品品质的一致性。