基于视觉成像和深度学习的包衣膜厚度检测方法及系统

本发明涉及质量控制技术领域，提供了一种基于视觉成像和深度学习的包衣膜厚度检测方法及系统。该方法包括，获取流化床包衣全过程的视觉图像，对视觉图像中的目标颗粒进行标记勾勒目标颗粒的边缘；基于标记的视觉图像，训练Mask R‑CNN模型；将训练后的Mask R‑CNN模型对实时的视觉图像进行检测，得到目标颗粒图像，对目标颗粒图像进行处理，得到目标颗粒的黑白渲染图；基于黑白渲染图，计算微丸颗粒大小，计算微丸颗粒大小与空白颗粒大小之间的差值，得到微丸包衣膜厚度。本发明可以准确计算微丸包衣膜厚度，为在线监测颗粒包衣膜厚度提供了稳健而高效的解决方案。