【摘 要】
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摘要：液体药剂中不溶性异物杂质的混入会给患者的生命健康造成严重危害。基于机器视觉的药液可见异物检测与人工检测相比较,效率高、准确度高、成本低。归纳起来,本文主要工作
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摘要：液体药剂中不溶性异物杂质的混入会给患者的生命健康造成严重危害。基于机器视觉的药液可见异物检测与人工检测相比较,效率高、准确度高、成本低。归纳起来,本文主要工作如下：1.设计了简单快速的有效检测区域标定算法,并结合异物目标像素和背景像素的空间和时间特性,引入空间方差和瞬时方差阈值控制双边滤波器的滤波范围,估计出完整的药液背景图像。2.将Tsallis熵阈值法扩展到三维空间,不仅考虑到当前像素的灰度信息,而且还将其空间邻域的灰度均值和时间邻域的灰度均值考虑在内,有效地抑制噪声的影响。同时采用差分进化算法对其进行优化,减少三维Tsallis熵的计算量。3.将标准近邻传播聚类算法中的欧式距离测度转换为测地距离,并采用运动惯性模型对测地距离进行修正,该测度能够很好地反映数据集的拓扑结构。根据药液异物目标的运动特性,在标准AP算法的模型及约束方程中加入了时间约束信息来促使生成具有时间连续性的聚类,采用rmax-product方法推导出新的迭代方程。实验证明,改进后的运动连续性AP聚类算法比标准AP聚类算法更适用于药液中可见异物的分类识别问题,并且在异物检测稳定性和精度上都具有较好的性能,能够满足实际生产线上的要求。本文的研究成果为今后液体药剂异物检测系统在实际生产上的应用提供了一定的理论基础。(图44幅,表3个,参考文献77篇)
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