高速医药自动化生产线大输液视觉检测与识别技术
张辉1
王耀南2
吴成中2
周博文3
陈铁健2
1.长沙理工大学电气与信息工程学院,湖南长沙410004;湖南大学电气与信息工程学院,湖南长沙4100042.湖南大学电气与信息工程学院,湖南长沙,4100043.清华大学电子工程系,北京,100084
摘要：药品灌装质量检测是制药过程的一个重要环节,是药品质量的可靠保证.针对医药大输液可见异物视觉检测的需求,研制出基于多视觉的大输液自动化检测识别系统.首先研究了医药图像的高速高可靠性预处理方法,有效消除由机械振动和跟踪引起的干扰.研究了以药液微小异物为目标的改进模糊细胞神经网络图像分割方法,揭示了液体中异物目标、微粒、气泡等产生机理,综合分析目标的形态特征、边缘轮廓、运行特征等,得到各种异物的类型特征以及在序列图像中的动态变化信息.最后,使用序列图像的目标特征,基于支持向量机的AdaBoosting分类算法进行异物识别,结果证明本文提出的方法检测识别率高,对工程设备的研制具有重要意义.
关键词：医药大输液视觉检测改进模糊细胞神经网络异物分类识别
分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)
资助基金：国家自然科学基金(61401046)国家科技支撑计划(2015BAF11B00)湖南省自然科学基金(13JJ4058)湖南省教育厅科学研究项目(13B135)
论文发表日期：2014-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：10( 1404-1413 )
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