基于Matlab图像处理的药片计数系统

本研究设计并实现了一种基于Matlab图像处理的药片计数系统，旨在解决手动药片计数过程中可能出现的效率低下、误差较大等问题。

项目信息

编号：MCV-55
大小：2.9M

运行条件

Matlab开发环境版本：
– Matlab R2020b、2023b

项目介绍

本研究设计并实现了一种基于Matlab图像处理的药片计数系统，旨在解决手动药片计数过程中可能出现的效率低下、误差较大等问题。随着现代医疗行业对精确计量的需求日益增加，如何利用计算机视觉技术对药片进行快速、准确的自动化计数，成为了一个具有广泛应用前景的课题。为了实现这一目标，本系统结合了多种先进的图像处理算法，包括加噪、维纳滤波、颜色分割、灰度转换、二值化处理、膨胀与腐蚀等操作，对药片的图像进行精确的处理与分析，确保系统能够在各种复杂环境下完成计数任务。

系统通过引入噪声添加算法对输入图像进行模拟环境的处理，以提高系统的鲁棒性。在此基础上，利用维纳滤波对含有噪声的图像进行去噪处理，以恢复图像的清晰度和细节信息。接下来，系统通过颜色分割技术，分离出药片的特定颜色区域，进一步提取药片的有效像素数据。然后，图像被转换为灰度图像，以简化后续的处理步骤。

在灰度图像基础上，使用二值化技术将图像中的药片与背景分离，并通过形态学操作中的膨胀与腐蚀处理，去除图像中多余的噪声，修复药片边缘，填补可能存在的空隙。最终，系统采用连通区域标记技术，对二值化后的图像进行分析与识别，成功计数出图像中所有的药片数量。

实验结果表明，该系统在处理不同类型的药片图像时均表现出较高的准确率与稳定性，能够快速、有效地完成计数任务。尤其是在药片图像复杂、背景干扰较多的情况下，系统依然能够保持较高的识别精度。这一系统不仅在制药行业中具有广泛的应用前景，还可以扩展到其他需要自动化计数的场景中，如工业生产中的零件计数、农业中的种子计数等。

本研究设计的基于Matlab的药片计数系统通过结合多种图像处理技术，提供了一种高效、准确的自动化计数方案，解决了传统人工计数的诸多弊端，具有重要的实际应用价值和广阔的发展前景。

项目文档

Tipps：可以根据您的需求进行写作，确保文档原创！
– 项目文档：写作流程

算法流程

代码讲解

Tipps：仅对GUI.m部分代码简要讲解。该项目可以按需有偿讲解，提供后续答疑。

运行效果

运行 GUI.m
（1）主界面

（2）6个药片

（3）4个药片

（4）15个药片

远程部署

Tipps：购买后可免费协助安装，确保运行成功。
– 远程工具：Todesk 、向日葵远程控制软件
– 操作系统：Windows OS

项目文件

文件目录

Tipps：完整项目文件清单如下：
项目目录
– 1.Code (完整代码：确保运行成功)
– 2.Result (运行结果：真实运行截图)
– 3.Demo (演示视频：真实运行录制)