基于圖像處理的大輸液中可見異物檢測方法研究.pdf

1、輸液在醫(yī)療保健工作中起著極其重要的作用。輸液質量影響醫(yī)藥生產企業(yè)的產品質量、效益，直接關系到臨床治療效果，以及病人的生命安全，是醫(yī)藥灌裝生產線檢測中不可或缺的環(huán)節(jié)。目前我國采用的人工燈檢法效率低下、檢測標準不統(tǒng)一，因此研究大輸液中可見異物自動檢測系統(tǒng)具有重要的意義及價值。本文以大輸液瓶中可見異物目標為研究對象，重點研究了基于圖像處理的可見異物目標檢測與跟蹤識別算法，以及實現(xiàn)了基于高速數(shù)字信號處理器(DigitalSignalProces

2、sor，DSP)TMS320DM642的異物檢測與跟蹤識別算法。
　　 論文首先在分析大輸液中可見異物檢測系統(tǒng)及檢測與跟蹤識別算法研究現(xiàn)狀的基礎上，給出了輸液中可見異物檢測系統(tǒng)的設計方案。利用高速DSP專門處理耗時的異物檢測與跟蹤算法，達到實時檢測的設計要求。
　　 然后研究了異物檢測算法。為了有效地將異物與各種背景相分離，同時滿足檢測的實時性要求，本文利用等時間間隔的5幀運動序列圖像進行檢測。為了給后續(xù)跟蹤提供準確的初

3、始數(shù)據(jù)，同時減少跟蹤的計算量，本文首先利用簡化的歸一化互相關系數(shù)快速建立序列圖像的背景，然后利用背景減除法、灰度圖像形態(tài)學操作及視覺最大對比度閾值分割法提取異物目標。
　　 接著研究了異物跟蹤算法。為了排除輸液中氣泡對可見異物檢測的影響，利用均值漂移(MeanShift)算法對異物進行跟蹤識別。為克服輸液瓶中可見異物很小，相似度大，出現(xiàn)異物重疊現(xiàn)象等而造成傳統(tǒng)MeanShift算法難以準確跟蹤的問題，提出了改進的MeanShif