Image 如何检测泡罩包装中的缺陷/缺失药片？（Matlab）

如何检测片剂条中的缺陷/缺失片剂。假设平板电脑条中缺少一个平板电脑。我尝试了

stdfilt（）

，但图像中含有大量噪声。我还尝试了平均值和中值滤波，如canny和prewitt。我还向图像中添加了诸如盐和纸之类的噪声。 还有其他的分割方法吗？任何编码都会有帮助

I2=rgb2gray(I);
J = imnoise(I2,'salt & pepper',0.02);
figure
imshow(J)
Kaverage = filter2(fspecial('average',3),J)/255;
figure
imshow(Kaverage)
Kmedian = medfilt2(J);
imshowpair(Kaverage,Kmedian,'montage')
BW1 = edge(Kmedian,'Canny');
BW2 = edge(Kmedian,'Prewitt');`

---

这是一个基于我的评论的方法

% reduce to grayscale
d=rgb2gray(your_img);

% find edge and blur a bit so we can find circles
d2=conv2(edge(d),ones(9),'same');
d2=max(d2(:))-d2;

% find circles
Rmin = 71; Rmax = 80;
[center, radius] = imfindcircles(d2,[Rmin Rmax],'Sensitivity',0.98);

% Display what we found  
imagesc(d);axis square
hold on;
viscircles(center,radius);
plot(center(:,1),center(:,2),'yx','LineWidth',2);
hold off;

%每个圆圈内容的直方图：
[x，y]=meshgrid（1:size（d，2），1:size（d，1））；
对于n=1:numel（半径）
圆{n}=find（（x-中心（n，1））。^2+（y-中心（n，2））。^2这是一种基于我的评论的方法

% reduce to grayscale
d=rgb2gray(your_img);

% find edge and blur a bit so we can find circles
d2=conv2(edge(d),ones(9),'same');
d2=max(d2(:))-d2;

% find circles
Rmin = 71; Rmax = 80;
[center, radius] = imfindcircles(d2,[Rmin Rmax],'Sensitivity',0.98);

% Display what we found  
imagesc(d);axis square
hold on;
viscircles(center,radius);
plot(center(:,1),center(:,2),'yx','LineWidth',2);
hold off;


%每个圆圈内容的直方图：
[x，y]=meshgrid（1:size（d，2），1:size（d，1））；
对于n=1:numel（半径）
圆_像素{n}=查找（（x-中心（n，1））。^2+（y-中心（n，2））.^2我会检测圆圈以指定药片的位置，查看每个位置的强度直方图，并查看缺失药片的暗新月部分。基于此，如果有或没有药片，我会使用阈值。我会检测圆圈以指定药片的位置，查看每个loca的强度直方图然后看看丢失的药片在暗新月的哪一部分。基于这一点，如果有或没有药片，我会使用一个阈值。