【摘 要】
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近年来,深度学习方法迅速崛起,在许多领域都获得了巨大的成功,对比传统方法,基于深度学习方法的检测效果更好,在鲁棒性、泛化性和检测速度等方面都具有明显的优势。针对质检时微量药品称重不便的问题,以昂达吩奇光敏抗菌粉剂为例,采集了一个基于红光条件的微量药品数据集,并设计了一种合适的图像预处理方法应用在微量药品数据集的药瓶圆底检测中。首先,对药瓶圆底的位置进行了感兴趣区域提取,裁剪掉图像中与药瓶圆底无关的
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近年来,深度学习方法迅速崛起,在许多领域都获得了巨大的成功,对比传统方法,基于深度学习方法的检测效果更好,在鲁棒性、泛化性和检测速度等方面都具有明显的优势。针对质检时微量药品称重不便的问题,以昂达吩奇光敏抗菌粉剂为例,采集了一个基于红光条件的微量药品数据集,并设计了一种合适的图像预处理方法应用在微量药品数据集的药瓶圆底检测中。首先,对药瓶圆底的位置进行了感兴趣区域提取,裁剪掉图像中与药瓶圆底无关的区域;其次,对剪裁后的RGB图像进行图像灰度化处理,以减小后续网络模型训练时的计算量;最后,通过图像滤波器去除相机成像过程中产生的图像噪声,提升药瓶圆底的检测精度。课题结合图像预处理方法,提出了一种Res Net-50、FCN与可变形卷积DCNv2三者相结合的深度学习语义分割算法,以提升微量药品数据集中药瓶圆底的检测效果。算法通过Res Net-50中的跳跃连接对特征进行补偿,引入DCNv2使感受野“变形”,完成对药瓶圆底的特征提取,实现了对药瓶圆底图像的端到端检测,提高了药瓶圆底检测的准确率和鲁棒性。在数据集、环境、网络参数一致的情况下,将本文算法与其他几种经典的语义分割算法进行检测效果对比,实验结果表明,本文算法的检测效果更优,能够有效地提升药瓶圆底的检测精度,也比其他算法更适应各种场景。在微量药品测试集中随机选取100幅图片,以这100幅图片的平均亮度均值作为亮度阀值,统计每幅图片中微量药品的灰度像素点数和检测到的药瓶圆底的总像素点数,分别求出灰度占比值,以平均灰度占比值作为微量药品的标准质量2mg,根据最大占比值和最小占比值求出其误差。微量药品数据集下的实验结果表明,课题提出的方法能够实现微量药品质量的计算,满足生产要求,且更加快速、便捷、节省成本,具有重要的理论和应用研究价值,可为今后的微量药品质量的快速检测提供有力手段。
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