【摘 要】
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中药饮片是经过切制、炮炙后可直接用于中药临床的成品药材,在加工过程中易出现药材外表变更、形状改变和颜色变化等现象,传统的人工识别分类工作量大、难度高。本文以常用中药饮片:黄芪、白术、白芷、白芨、西洋参为样本进行研究,通过拍摄、网络爬取等方法收集中药饮片图像;采用图像翻转、旋转等方法扩充样本集;统一图像格式与尺寸,使用label Image软件进行图像标注,构建PASCAL VOC2007格式数据集
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中药饮片是经过切制、炮炙后可直接用于中药临床的成品药材,在加工过程中易出现药材外表变更、形状改变和颜色变化等现象,传统的人工识别分类工作量大、难度高。本文以常用中药饮片:黄芪、白术、白芷、白芨、西洋参为样本进行研究,通过拍摄、网络爬取等方法收集中药饮片图像;采用图像翻转、旋转等方法扩充样本集;统一图像格式与尺寸,使用label Image软件进行图像标注,构建PASCAL VOC2007格式数据集;选取Faster RCNN算法对数据集进行训练,搭建了中药饮片图像识别模型。对训练好的原始模型进行优化处理,采用Res Net-50作为新的特征提取网络;减小RPN推荐区域尺寸和数量;使用Soft-NMS替代NMS策略进行边框筛选,提高了模型的识别精度和检测速度。对机器人中药房抓取应用场景进行研究,搭建中药饮片抓取机器人系统,实现了对中药饮片图像的实时采集、预处理、在线识别等功能。本文的中药饮片图像识别模型对不同环境下的5种中药饮片样本进行检测识别。单一品种中药饮片图像检测正确率达到94.98%,多品种混合中药饮片图像平均检测正确率达到94.68%。实现了机器人对中药饮片的实时检测,具有一定的实用价值。
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