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基于序列图像的安瓿瓶药液可见异物检测技术研究

作　者: 胡小梅
导　师: 余小游; 刘巨昌
学　校: 湖南大学
专　业: 电子与通信工程
关键词: 安瓿瓶 可见异物检测 光散射法 奇偶侦差 非线性阈值
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2012年
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内容摘要


传统的安瓿瓶药液质量检测方法普遍采用人工灯检，即通过目测检查药液中是否含有可见异物，该方法已经无法满足医药行业现代化高效率检测的要求。近年来，基于序列图像处理的全自动安瓿瓶药液可见异物检测技术成为研究热点。全自动的安瓿瓶药液可见异物检测存在三大急需解决的问题，一是获取高质量的序列图像困难，二是序列图像中的微粒检测与可见异物判决准确性不高，三是系统的检测效率和实用性较差。本文针对以上三个方面的问题，在分析相关研究现状和实现原理的基础上，首先提出一种基于激光散射法的序列图像采集方法，该方法可通过控制旋瓶和停瓶参数，使药液中所有微粒出现在CCD图像传感器视野中，并可通过控制激光光源照度来增强微粒在图像中的散射能量，提高图像的信噪比。其次，设计了一个完整的可见异物检测流程，该流程主要包括以下图像处理环节：（1）对采集的安瓿瓶药液序列图像进行中值滤波，采用奇偶帧差分法计算奇偶帧最大值图像并进行差分运算，进一步增强序列图像中微粒的散射能量；（2）根据光源装置对安瓿瓶的光照分布，采用非线性正态分布阈值法对微粒图像进行二值化分割；（3）采用八邻域边界跟踪算法获取微粒面积大小；（4）通过一定数量的40μm和60μm标准粒子最小二乘直线拟合计算50μm微粒散射能量大小作为可见异物的判决阈值，将检测到的微粒面积大小与该阈值进行比较，即可检测出药液中的可见异物。最后，在上述研究基础上，设计并实现了一个完整的安瓿瓶药液可见异物自动检测软件系统，该系统已配置到实际的检测仪器和设备中。本文的主要贡献是提出了基于激光散射法的高质量序列图像获取方法，设计了一个完整的安瓿瓶可见异物检测流程及其关键图像处理算法，实现了一个功能较完整、检测效率高的软件系统。理论仿真、系统实测数据分析结果表明，基于激光散射法序列图像的安瓿瓶可见异物检测流程及其核心图像处理算法实现复杂度较低，理想情况下的漏检率可达0%；设计实现的检测软件系统有较高的实用价值。

全文目录


摘要  4-5
Abstract  5-9
插图索引  9-11
附表索引  11-12
第1章 绪论  12-19
  1.1 课题的研究背景和意义  12-13
  1.2 可见异物检测国内外研究现状  13-17
    1.2.1 塑料瓶中可见异物检测系统  14
    1.2.2 大输液中可见异物检测系统  14-15
    1.2.3 保健酒可见异物检测系统  15-16
    1.2.4 安瓿瓶可见异物检测系统  16-17
  1.3 本文主要研究内容与组织结构  17-19
第2章 安瓿瓶可见异物检测原理与技术  19-27
  2.1 光散射法技术  19-20
  2.2 模式识别技术  20-21
  2.3 序列图像处理技术  21
  2.4 图像预处理技术  21-23
    2.4.1 图像平均法  21-22
    2.4.2 邻域平均法  22
    2.4.3 自适应平滑滤波法  22
    2.4.4 中值滤波法  22-23
  2.5 图像目标微粒检测技术  23-26
    2.5.1 相邻帧差法  23-24
    2.5.2 光流法  24-25
    2.5.3 背景差分法  25-26
  2.6 小结  26-27
第3章 基于序列图像的可见异物检测算法  27-47
  3.1 可见异物检测算法分析  27
  3.2 安瓿瓶可见异物检测算法设计  27-40
    3.2.1 序列图像的采集  28-29
    3.2.2 图像滤波  29-30
    3.2.3 奇偶帧差分  30-31
    3.2.4 阈值分割  31-34
    3.2.5 运动微粒边缘检测  34-39
    3.2.6 可见异物检测  39-40
  3.3 实验数据分析  40-46
    3.3.1 人工判决下的漏检率  40-42
    3.3.2 系统判决下的漏检率  42-45
    3.3.3 漏检率与停瓶时间的关系  45-46
  3.4 小结  46-47
第4章 安瓿瓶异物检测系统软件设计  47-58
  4.1 系统结构设计  47-48
  4.2 软件系统设计  48-50
  4.3 系统实现  50-57
    4.3.1 仪器参数标定界面  50-53
    4.3.2 创建药品数据库界面  53-54
    4.3.3 样品检测生成报表界面  54-57
  4.4 小结  57-58
结论  58-60
参考文献  60-63
致谢  63-64
附录 A 攻读硕士学位期间所参与的科研项目  64-65

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机的应用 > 信息处理（信息加工） > 模式识别与装置 > 图像识别及其装置
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