本文通过图像分割技术实时监测整个中药贴剂的生产流程,分析在线采集的贴剂图像的灰度特征、找到贴剂均匀度的影响因素,以此来实现经皮给药系统的自动化生产。其中通过图像分割技术来实时检测贴剂均匀度是否达标是本文的研究重点。在分析贴剂均匀度的过程中,由于影响均匀度的因素较多,所以系统对算法的分割精度、实时性和运行速度的要求比较高。通过实验发现,基于阈值的图像分割算法更加适用于中药贴剂在线检测系统对实时性的要求。本文以阈值分割理论为基础并在此基础上进行相关实验,结合实验结果分析,发现Otsu阈值分割算法更加适合本课题对中药贴剂均匀度的研究。与传统的Otsu算法不同,本论文结合贴剂在线生产的特点,针对常用的灰度-均值二维直方图区域将部分目标和背景点错分为边缘和噪声点的不足,采用基于灰度-梯度二维直方图的Otsu阈值选取算法来提高对贴剂图像的分割精度;通过Otsu算法和粒子群算法结合,来降低图像分割的时间复杂度,满足系统实时性的要求。由于均匀度影响因素的多样性,要求将分割结果进行进一步分割。其中,在判断分割是否结束的过程中通过度量已经存在的类之间的分离因子来确定阈值分割个数。结果表明,该算法在分割精度和速度上都有一定程度的提高。本文将基于粒子群Otsu多阈值分割算法应用到中药贴剂在线生产的质量检测上。首先将采集的在线生产的贴剂图像与标准采样图像进行匹配,如果匹配失败则通过图像分割结果来确定影响图像均匀度的各种因素。从而实现了中药贴剂的自动在线生产,提高其生产工艺水平。