【摘 要】
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针对目前医疗输液袋印刷过程中存在的漏印、错印等影响医疗品质的问题,提出了一种基于支持向量机的输液袋智能检测与缺陷分类方法。通过对生产过程中常见的医疗输液袋缺陷特征的分析,选取品名偏移、品名旋转和品名污迹作为缺陷分类目标,将候选区与监测区位置关系、候选区与监测区旋转角度和填充度这三种特征作为支持向量机的输入向量训练分类器。实验中使用径向基核函数结合一对一分类法,以平均运算时间和识别准确率作为评价指标
【基金项目】
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沈阳城市建设学院科学研究发展基金(XKJ2018006).
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针对目前医疗输液袋印刷过程中存在的漏印、错印等影响医疗品质的问题,提出了一种基于支持向量机的输液袋智能检测与缺陷分类方法。通过对生产过程中常见的医疗输液袋缺陷特征的分析,选取品名偏移、品名旋转和品名污迹作为缺陷分类目标,将候选区与监测区位置关系、候选区与监测区旋转角度和填充度这三种特征作为支持向量机的输入向量训练分类器。实验中使用径向基核函数结合一对一分类法,以平均运算时间和识别准确率作为评价指标进行对比实验,实验结果表明,所提方法识别准确率可达96.7%,满足企业生产的要求。
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