【摘 要】
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目的解决目前数粒机只能计数不能同时分拣残损药粒的问题。方法设计以Faster R-CNN深度神经网络为核心的药粒数粒机系统。在原有的数粒机基础之上,更换CCD线阵相机为面阵相机
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目的解决目前数粒机只能计数不能同时分拣残损药粒的问题。方法设计以Faster R-CNN深度神经网络为核心的药粒数粒机系统。在原有的数粒机基础之上,更换CCD线阵相机为面阵相机,以满足图像采集的需求,进一步使用图像分割和多线程技术加快图像处理速度。最终通过训练好的Faster R-CNN网络检测出目标并分拣。结果经过测试集的验证,正常药粒识别率达到了95.47%,残损药粒识别率达到了97.94%,单幅图像处理达到了65 ms的实时速度。结论该方法在传统的计数基础上很好地融合了先进的深度学习技术,实现了目标
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