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设计了一种从大输液复杂视觉图像中识别微小异物的图像处理算法和硬件系统，以实现大输液的在线自动检测。首先对采集到的序列图像通过形态学滤波、帧差等预处理滤除大部分背景噪声。然后提取图像中目标和残留噪声的具有良好不变性的特征，通过LS—SVM多类分类器实现帧间点迹的匹配关联。对关联成功的点迹，再选用能够表征运动轨迹平滑性和连续性的特征，利用LS—SVM两类分类器来区分真实异物和残留噪声。利用研制的灯检样机在某药厂的大输液生产线上对提出的识别算法进行了验证。试验表明，该系统的识别准确率和速度均高于熟练的灯检工。