【摘 要】
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近年来,人们生活水平逐渐提高,对医药品质的追求越来越严格。药品的特殊性使其在研发、生产、包装到流通等各个环节都应当受到监督和检查,对药片的品质分类识别显得尤为重要。如何在药品生产输送时、包装入库前,高效地分类出不合格的药品并剔除,是药品生产领域研究的一个重要方向。传统的人工抽检的方法效率低,易产生错误,且费用昂贵,无法满足工业自动化的发展要求。针对现有企业生产药片过程中检测不完善导致出现不合格药片
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近年来,人们生活水平逐渐提高,对医药品质的追求越来越严格。药品的特殊性使其在研发、生产、包装到流通等各个环节都应当受到监督和检查,对药片的品质分类识别显得尤为重要。如何在药品生产输送时、包装入库前,高效地分类出不合格的药品并剔除,是药品生产领域研究的一个重要方向。传统的人工抽检的方法效率低,易产生错误,且费用昂贵,无法满足工业自动化的发展要求。针对现有企业生产药片过程中检测不完善导致出现不合格药片的现象,本文提出一种基于改进EfficientNet-B0网络的药片分类识别方法,可以在药片生产包装之前,高效地识别出不合格的药片。主要工作如下:1.基于EfficientNet网络对其进行研究。分析EfficientNet网络的缩放思想、内部模块MBConv组成架构及通道注意力机制思想。探究网络内部组成结构以及性能优缺点,为后文的分类识别研究提供了理论基础。2.针对药片的分类识别,为获得更高识别精度及运算速率,对基线网络EfficientNet-B0进行改进。改进措施具体包括:网络结构模块简化,保留网络中的核心架构,减少网络参数,简化计算量同时能达到很好的分类识别效果;引入ECA模块,将SE模块改进为ECA模块,避免降维带来的副作用,通过一维卷积自适应地获取通道间的权重信息,提高网络模型精度和运行速率。3.构建药片图像数据集,并通过图像增强操作对数据集进行扩充,图像预处理对数据集进行尺寸归一化等操作。以70%:15%:15%的比例随机划分数据集为训练集、验证集、测试集。4.使用改进后的EfficientNet-B0网络对药片数据集进行测试并评价性能,具体包括网络结构性能评价,Google Net、Moblie Net V2、Conv Ne Xt、原EfficientNet-B0算法性能对比以及不同类别药片分类精度对比。实验结果表明,改进后模型取得了98.93%的药片分类准确率,较原网络提高了1.83%,识别时间缩短,实时性效率提高,实现了较好的分类效果。为卷积神经网络在药片分类识别上提供了一种可参考方案。
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