大输液中可见异物智能在线检测系统设计

设计了基于机器视觉的智能大输液异物在线检测系统,该系统可以实现灌装后大输液瓶中杂质的检测;研究了该检测系统的基本构成,工作原理以及一些关键图像处理技术;该检测系统采用特殊的硬件检测平台,让杂质与瓶身作相对运动,再利用精密的光学成像系统获取运动异物的序列图像,最后通过图像预处理、运动目标提取、运动目标分割和图像识别与判断这四个步骤完成对异物的检测;实验表明该系统可快速的检测出大输液溶液中所含的多种杂质.准确度高,实时性强。     

安瓿制剂中的可见异物实时视觉检测系统研究

针对安瓿中可见异物的视觉检测需求,设计了基于机器视觉的安瓿制剂在线检测系统;研究了该检测系统的硬件构成和工作原理,为了从复杂的视觉图像中提取出微小的检测目标,系统运用机械方法使被测目标与背景间产生运动差异,利用精密的光学成像系统获取目标运动序列图像,通过图像灰度投影定位安瓿图像,并提出图像差分提取运动目标和粒子滤波跟踪运动目标方法来完成对异物的实时视觉检测;实验证明所研制的系统可有效地应用于安瓿制剂的可见异物在线检测。     

基于DSP的大输液可见异物检测系统设计

设计了一套基于机器视觉的大输液可见异物自动检测系统.利用高速旋转装置获取运动异物的序列图像,采用嵌入至高速DSP中的异物检测与识别算法对序列图像进行处理,DSP将处理结果输送至控制器,并由控制器做出相应动作.重点研究了异物的检测与跟踪识别方法,针对快速降落及相似异物难以准确跟踪的问题,对Mean Shift跟踪算法作了...     

基于机器视觉的口服液灯检机关键技术研究

设计了一种基于机器视觉的口服液异物检测算法,实现口服液中异物的检测。通过高速工业摄像机获取序列图像,利用二次差分与累积差分法对序列图像进行处理,去除图像中的背景信息,得到只含杂质、少量气泡和部分噪声的灰度图像。通过自适应阈值处理提取运动目标。通过比较异物的大小是否超过医药标准来判断药剂中是否含有异物(比如:毛发、短纤维等),来实现对口服液中可见异物的实时检测。通过实验与现场测试,验证了该检测算法的有效性和可行性。     

高速医药自动化生产线大输液视觉检测与识别技术

药品灌装质量检测是制药过程的一个重要环节,是药品质量的可靠保证.针对医药大输液可见异物视觉检测的需求,研制出基于多视觉的大输液自动化检测识别系统.首先研究了医药图像的高速高可靠性预处理方法,有效消除由机械振动和跟踪引起的干扰.研究了以药液微小异物为目标的改进模糊细胞神经网络图像分割方法,揭示了液体中异物目标、微粒、气泡等产生机理,综合分析目标的形态特征、边缘轮廓、运行特征等,得到各种异物的类型特征以及在序列图像中的动态变化信息.最后,使用序列图像的目标特征,基于支持向量机的AdaBoosting分类算法进行异物识别,结果证明本文提出的方法检测识别率高,对工程设备的研制具有重要意义.     

基于DSP的大输液异物实时灯检系统设计

设计了一套基于机器视觉技术的全自动灯检系统,并提出了一种弱小异物目标识别算法,以实现大输液中可见异物的在线实时自动检测.为了有效地解决在线高速实时检测这个关键性问题,将制约系统实时性的弱小目标识别过程分离出来,交由高速DSP芯片进行专门处理.通过理论分析和试验测试证明,基于TMS320C6416 DSP的图像处理平台能够很好地满足大输液异物检测系统对处理速度和精度的要求.该系统能够有效地检测输液中粒径大于50μm的异物,其识别准确率和速度均高于熟练的灯检工.     

医药大输液中可见微小异物检测方法研究

针对大输液中快速降落及相似杂质难以跟踪的问题,提出了一种将线性预测及LBP8,1riu2纹理模型中表示边界和角的5种基本模式FLBP8,1riu2(Five Local Binary Pattern)嵌入到Mean Shift算法中的异物检测方法,实现了对杂质目标的有效跟踪。利用简化的归一化互相关系数快速建立序列图像的背景,采用背景减除法、灰度图像形态学及最大对比度分割法提取目标杂质的精确位置,利用改进的Mean Shift算法连续跟踪数帧运动杂质确保检测准确率。实验结果表明,该方法对直径不小于3个像素的杂质检测率平均达到96.3%,检测速率平均达到0.8秒每瓶。     

基于改进动态阈值的运动车辆实时快速检测方法*

提出了复杂交通环境下一种新的运动车辆检测方法。基于背景差分获得运动图像,利用自适应阈值选取方法分别对差分图像的三个颜色通道进行二值化,从而实现运动目标的精确检测。根据检测结果,采用中值更新方法实现背景图像的实时更新。实验结果表明,这种基于改进动态阈值和自适应背景相结合的快速检测算法可以从复杂交通场景图像序列中快速有效地检测出运动目标,能够很好地满足智能交通监控系统中运动车辆实时检测的要求。     

口服液可见异物智能检测系统

针对西林瓶装口服液中可见异物的检测,开发一种基于机器视觉的智能识别和分拣系统,采用多检测工位和多相机跟踪拍摄的方式,以避免误判断。根据可见异物运动导致的平面图像中形状的变化,提出一种液体中微小目标的检测算法,通过多帧复合差分确定检测目标,利用基于异物加权特征的粒子滤波跟踪算法,克服单一特征导致的误跟踪,准确区分干扰和可见异物。实验结果表明,该方法可以满足在线检测的速度和精度要求。     

红外运动小目标检测的小面拟合算法

针对红外图像序列中运动小目标,提出一种基于预测的小面拟合目标检测算法。首先根据图像序列中目标运动的连续性及方向性,采用二阶自回归模型预测目标的搜索窗口。然后根据天空背景红外图像中小目标灰度高于背景的特征,利用小面拟合模型对搜索窗口的局部区域作灰度曲面拟合,提取搜索窗口内灰度极值点作为目标,提出了相应的目标检测算子。对红外图像序列的实验表明,该算法可有效检测天空背景下红外运动小目标,算法的实时性和抗干扰能力优于传统的目标检测方法。     

中药口服液中可见异物检测系统研究

针对目前生产线上中药口服液中可见异物检测系统存在的速度慢、精度低等问题,设计了一种可同时检测多个药瓶的基于机器视觉的异物快速检测系统。介绍了成像系统和机械系统。提出了一种基于边缘轮廓的图像配准算法,有效地消除了药瓶晃动的影响。提出了一种逐点阈值分割图像的二值化方法,能得到质量较好的二值化图像。实验结果表明,该系统能快速、有效地检测出可见异物,能较好地满足在线检测需求。     

基于自适应混合模型的药液异物视觉检测

针对医药灌装生产线中产品异物检测的特点和要求,设计一套采用机器视觉技术的灌装药液异物自动检测系统,研究基于自适应混合模型的药液异物视觉检测方法。在对获取的药液图像预处理后,利用自适应混合高斯模型对药液序列图像数据进行检测,获得感兴趣的目标区域,采用形态学运算对目标区域进行分割。实验结果表明,该系统能准确有效地检测出药液内的异物,可满足医药灌装生产线上高速、高精度的检测要求。     

可见光图像中的高压线缺陷自动诊断方法

研究直升机巡检系统中,基于可见光图像的电力线缺陷诊断方法。对直升机机载系统采集到的可见光图像进行实时分析,自动诊断电力线上可能存在的断股、异物附着缺陷。研究了缺陷在可见光图像中的特征,并提出了一种基于亮度和空间信息的线对象检测方法,自动识别电力线。对线对象进行分析,获取其位置、方向、宽度信息,并进行对象分类。结合缺陷特征和对象与分类信息,设计缺陷诊断流程,诊断断股及异物缺陷。实验证明,该方法对电力线检测准确,能够发现电力线存在的可疑异物和断股缺陷,成功应用于直升机巡检系统中。     

Intelligent injection liquid particle inspection machine based on two-dimensional Tsallis Entropy with modified pulse-coupled neural networks

The Automatic Liquid Particle Inspection Machine (AIM) using 2-D Tsallis Entropy with modified pulse-coupled neural networks (PCNN) is used in order to detect visible foreign particles within injection fluids. According to the motion of the particles in liquid, appropriate mechanisms are utilized which guarantees that the inspection machine will follow detection procedures: “Rotation, Abruptly Braking, Video Tracking” to extract tiny objects from complicated sequential images. In order to reduce the influence derived from air bubbles, improved spin/stop techniques are applied. The external capture mode of CCD cameras is used to avoid the possibility of omitting certain particles by trivial displacement. 2-D Tsallis Entropy with modified PCNN is applied in order to segment the difference images, and then to judge the existence of foreign particles according to the continuity and smoothness of their traces. Preliminary experimental results (125 ml 0.9% sodium chloride solution and 10% glucose as the samples) indicate that the inspection machine, which is superior to proficient inspectors, can detect the visible foreign particles effectively and that this detection speed and accuracy, as well as the correct detection rate can also facilitate the medicinal construction.     

基于语义分割的红外和可见光图像融合

红外图像即使在低光照条件下,也能根据热辐射的差异将目标与背景区分开来,而可见光图像具有高空间分辨率的纹理细节,此外,红外和可见光图像都含有相应的语义信息.因此,红外与可见光图像融合,需要既保留红外图像的辐射信息,也保留可见光图像的纹理细节,同时,也要反映出二者的语义信息.而语义分割可以将图像转换为带有语义的掩膜,提取源图像的语义信息.提出了一种基于语义分割的红外和可见光图像融合方法,能够克服现有融合方法不能针对性地提取不同区域特有信息的缺点.使用生成式对抗神经网络,并针对源图像的不同区域设计了2种不同的损失函数,以提高融合图像的质量.首先通过语义分割得到含有红外图像目标区域语义信息的掩模,并利用掩模将红外和可见光图像分割为红外图像目标区域、红外图像背景区域、可见光图像目标区域和可见光图像背景区域;然后对目标区域和背景区域分别采用不同的损失函数得到目标区域和背景区域的融合图像;最后将2幅融合图像结合起来得到最终融合图像.实验表明,融合结果目标区域对比度更高,背景区域纹理细节更丰富,提出的方法取得了较好的融合效果.