基于圖像處理的藥液可見異物檢測(cè).pdf

1、液體藥劑中不溶性異物雜質(zhì)的混入會(huì)給患者的生命健康造成嚴(yán)重危害?；跈C(jī)器視覺的藥液可見異物檢測(cè)與人工檢測(cè)相比較，效率高、準(zhǔn)確度高、成本低。歸納起來，本文主要工作如下:
　　1.設(shè)計(jì)了簡單快速的有效檢測(cè)區(qū)域標(biāo)定算法，并結(jié)合異物目標(biāo)像素和背景像素的空間和時(shí)間特性，引入空間方差和瞬時(shí)方差閾值控制雙邊濾波器的濾波范圍，估計(jì)出完整的藥液背景圖像。
　　2.將Tsallis熵閾值法擴(kuò)展到三維空間，不僅考慮到當(dāng)前像素的灰度信息，而且還將其空

2、間鄰域的灰度均值和時(shí)間鄰域的灰度均值考慮在內(nèi)，有效地抑制噪聲的影響。同時(shí)采用差分進(jìn)化算法對(duì)其進(jìn)行優(yōu)化，減少三維Tsallis熵的計(jì)算量。
　　3.將標(biāo)準(zhǔn)近鄰傳播聚類算法中的歐式距離測(cè)度轉(zhuǎn)換為測(cè)地距離，并采用運(yùn)動(dòng)慣性模型對(duì)測(cè)地距離進(jìn)行修正，該測(cè)度能夠很好地反映數(shù)據(jù)集的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)。根據(jù)藥液異物目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)特性，在標(biāo)準(zhǔn)AP算法的模型及約束方程中加入了時(shí)間約束信息來促使生成具有時(shí)間連續(xù)性的聚類，采用max-product方法推導(dǎo)出新的迭代方程