【摘 要】
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目的通过机器视觉技术解决当前医药产业迅猛发展带来的批量生产药粒无法高效、精确计数等难题,提出基于视觉技术的药片特征二次匹配算法。方法药粒预处理后分割为多连通域,采
【机 构】
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成都理工大学核技术与自动化工程学院
【基金项目】
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成都理工大学机械工程专业教学创新团队项目(10912-JXTD201501);成都理工大学智能制造学科项目(10800-17Z0620)
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目的通过机器视觉技术解决当前医药产业迅猛发展带来的批量生产药粒无法高效、精确计数等难题,提出基于视觉技术的药片特征二次匹配算法。方法药粒预处理后分割为多连通域,采用面积特征选择形状特征差异较大的2颗药粒为感兴趣区域,待膨胀后作为目标的先验模型,Canny算子提取边缘轮廓,同时计算轮廓点的方向向量。采用3层图像金字塔搜索算法加快匹配效率,并用最小二乘法调整模板的匹配精度,使匹配精度达到亚像素级别。结果通过对不同的椭圆形药粒进行实验分析,将匹配模板1和模板2（缩放比为1∶1）的最小匹配分数阈值分别设为0.63
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