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软胶囊具有安全性高、服用方便、生物利用度高等特点，被广泛应用于食品、药品等行业。由于囊壳薄而软，软胶囊在制作过程中易受到温度、外力等因素影响，导致囊壳变形甚至破裂，形成异形软胶囊和渗油软胶囊。目前异形软胶囊和渗油软胶囊以人工检测为主，工人的劳动强度大，检测速度和精度均难以保证。本文以恒顺醋胶囊为研究对象，提出光谱图像技术检测异形软胶囊和渗油软胶囊的研究思路，以提高检测效率降低劳动强度。主要研究工作为: 1.软胶囊图像的获取。从恒顺生物工程有限公司获得不同批次的各种异形软胶囊111粒、各种渗油软胶囊252粒、合格软胶囊402粒。利用背侧式光源照明方式构建异形软胶囊的图像采集系统，采集异形软胶囊在620nm波长光源下的图像，精确获取胶囊的外形轮廓。利用高光谱成像系统获取渗油软胶囊在431.0nm-962.4nm波段范围下的高光谱图像信息。 2.异形软胶囊的识别研究。通过进行比较几种不同的分割算法，先利用背景减除然后利用基于灰度统计直方图的分割算法分割胶囊体，并运用数学形态学填充孔洞和去除孤立点。针对异形软胶囊外形不对称的特点，提取软胶囊的17个形状特征（区域圆度、紧凑度、凸壳面积比、矩形度、非等轴性、蓬松性、形状因子、轮廓距离、轮廓距离平方差、轮廓圆度，对称性、半圆面积差比、拟合面积差比、两半圆拟合面积差比、长轴差比、短轴差比、圆心距离）。在对所提取的17个特征参数进行主成分分析的基础上，分别利用线性判别(LDA)、K-最近邻法（KNN）、神经网络（BPNN）、支持向量机(SVM)和偏最小二乘线性判别(PLS-LDA)等模式识别方法对异形软胶囊和合格软胶囊进行判别，并比较了不同主成分因子数对识别结果的影响和判别模型对合格软胶囊和异形软胶囊的判别效果。结果表明:BPNN模式判别模型的识别效果最好，模型的正确判别率达到了91.95％。 3.渗油软胶囊的检测研究。提取软胶囊在431.0nm-962.4nm波段的光谱信息，比较合格软胶囊和渗油软胶囊光谱信息的变化规律，筛选出877.2-893.9nm、894.8-911.5nm、929.9-946.6nm共3个波段的光谱信息，以简化数据采集和数据处理过程。建立LDA、KNN、BPNN、SVM和PLS-LDA模式识别判别模型，其中BPNN和SVM两种判别模型对校正集和预测集识别率都达到了100％。研究为进一步简化数据，用3个区间波段的中间波长作为输入建立判别模型，结果显示，5种判别模型对合格软胶囊和渗油软胶囊的识别率都达到99.0％以上。根据以上研究成果，设计了一套渗油软胶囊在线检测系统。 研究表明利用光谱图像技术检测异形软胶囊和渗油软胶囊是可行的。研究成果对软胶囊质量在线检测系统的开发，提升我国软胶囊质量检测水平具有重要意义。