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龙图腾网获悉北京德开医药科技有限公司申请的专利一种基于生产线图像的制药原料异物检测方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119379698B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-04发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411975286.5，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于生产线图像的制药原料异物检测方法及系统是由夏志胜;方颖;王玉祥;姚青飞设计研发完成，并于2024-12-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于生产线图像的制药原料异物检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及图像检测的技术领域，公开了一种基于生产线图像的制药原料异物检测方法及系统。本发明首先对初始制药原料生产线图像进行边缘提取，基于自适应阈值进行划分，得到处理后的制药原料生产线图像；其次，使用KNN背景差分法对处理后的制药原料生产线图像进行背景和前景分割，提取并填充前景图像区域，得到最终制药原料生产线图像；再构建MaskR‑CNN网络，使用白蚁生命周期优化算法优化网络中初始学习率，得到全局最优解；最后根据全局最优解得到改进的MaskR‑CNN网络模型，输出识别结果，完成制药原料异物检测。本发明通过制药原料生产线图像进行处理分析，制药原料异物检测目的，方法准确客观。

本发明授权一种基于生产线图像的制药原料异物检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于生产线图像的制药原料异物检测方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、获取制药原料生产线图像，得到初始制药原料生产线图像集合，使用改进的sobel算子边缘检测算法对初始制药原料生产线图像集合中初始制药原料生产线图像进行边缘提取，得到处理后的制药原料生产线图像集合； S2、基于KNN背景差分法对所述处理后的制药原料生产线图像集合中处理后的制药原料生产线图像进行背景和前景分割，提取前景图像区域，再进行空洞填充，得到最终制药原料生产线图像集合； S3、构建MaskR-CNN网络，建立随机梯度下降优化器迭代公式，优化随机梯度下降优化器迭代公式中初始学习率，得到随机梯度下降优化器迭代公式的全局最优解； S4、根据随机梯度下降优化器迭代公式的全局最优解得到改进的MaskR-CNN网络模型，根据所述最终制药原料生产线图像集合，输出识别结果，完成制药原料异物检测； 所述S3包括如下步骤： S31、设定MaskR-CNN网络的主干网络为ResNet50网络，所述ResNet50网络包括若干个尺寸为二维卷积层、最大池化层、平均池化层、残差模块和全连接层；引入注意力机制并使用迁移学习，将输入图像的训练权重迁移到MaskR-CNN网络中，构建得到MaskR-CNN网络； S32、在网络上获取COCO数据集，在COCO数据集中选取纤维、金属屑、玻璃屑制药原料异物图像，组成制药原料异物图像样本集合；提取所述制药原料异物图像样本集合中制药原料异物图像样本的前景图像区域，并进行标注、亮度变换、旋转和加噪音，得到最终制药原料异物图像样本集合； 设定MaskR-CNN网络采用随机梯度下降优化器，最终制药原料异物图像样本集合个数为b，权重参数为，初始学习率为，最终制药原料异物图像样本集合中第b个样本的标签为，最终制药原料异物图像样本集合中第b个样本的预测标签为，则随机梯度下降优化器迭代公式如下：； 其中，表示更新后的权重参数； S33、将所述最终制药原料异物图像样本集合输入到MaskR-CNN网络中，随着不断迭代，初始学习率进行更新，使用白蚁生命周期优化算法对初始学习率进行优化，得到随机梯度下降优化器迭代公式的全局最优解； 所述S33包括如下步骤： S331、将所述随机梯度下降优化器迭代公式作为适应度函数，设定在搜索空间中存在白蚁种群，白蚁种群初始大小为F，白蚁种群中白蚁个体代表随机梯度下降优化器迭代公式中的初始学习率；在确定白蚁个体初始步长过程中，引入莱维飞行，设定莱维飞行指数为，得到白蚁个体初始步长； 当所述莱维飞行指数介于1到2之间时，白蚁个体初始步长由莱维飞行指数控制，否则对白蚁个体初始步长进行改进，设定当前迭代次数为n，最大迭代次数为N，在第n次迭代时白蚁个体步长记为，则白蚁个体步长满足公式下：； S332、白蚁种群以所述白蚁个体步长进行移动，设定移动矢量集合，其中、、和表示移动矢量，白蚁种群移动时被移动矢量集合控制；设定第n次迭代时白蚁个体位置为，第n次迭代时白蚁个体最佳位置为，则第n+1次迭代时白蚁个体位置计算公式如下： ； 进一步，第n次迭代时白蚁个体位置对应MaskR-CNN网络在第n次迭代学习率，将初始学习率更新为第n次迭代学习率； S333、随着白蚁个体位置的不断更新，引入工蚁士兵个体扩大搜索空间，设定第n次迭代时工蚁士兵个体位置，计算得到第n+1次迭代时第h只工蚁士兵个体位置；在工蚁士兵个体位置更新过程中，计算第n+1次迭代时第h只工蚁士兵个体位置对应的最佳适应度函数值，比较第n+1次迭代时白蚁个体位置对应的最佳适应度函数值，选取第n+1次迭代的最佳适应度函数值，并赋值给第n次迭代学习率；当当前迭代次数达到最大迭代次数时，停止迭代，得到最终第h只工蚁士兵个体位置，得到随机梯度下降优化器迭代公式的全局最优解。

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