【摘 要】
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针对250 m L及以上医药大输液生产过程中造成药液中出现毛发、漂浮物、玻璃屑等可见异物的在线实时检测难题,开发了一种基于机器视觉的医药大输液可见异物智能检测系统。在研
【机 构】
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长沙理工大学电气与信息工程学院,湖南大学电气与信息工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61401046);国家科技支撑计划(2015BAF11B01);湖南省自然科学基金(13JJ4058);湖南省教育厅资助科研项目(13B135);图像测量与视觉导航湖南省重点实验室开放课题(TXCL-KF2013-001);长沙市科技计划(K1404019-11)资助项目
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针对250 m L及以上医药大输液生产过程中造成药液中出现毛发、漂浮物、玻璃屑等可见异物的在线实时检测难题,开发了一种基于机器视觉的医药大输液可见异物智能检测系统。在研究医药大输液图像滤波、异物分割的基础上,设计了大输液图像特征提取算法,提出了基于影响度剪枝的改进极限学习机(ID-ELM)分类算法对可见异物分类识别,最后进行了相关实验验证算法的可行性。所设计的检测系统在医药企业用户运行并测试表明,该系统具有高检测精度、高效率、高稳定性的特性,识别准确率超过95.5%,能有效剔除次品,解决了医药大输液可见异物的在线自动检测和识别的难题,为医药生产企业分析产品质量提供了技术保障.
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