【摘 要】
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针对250 mL及以上医药大输液生产过程中造成药液中出现毛发、漂浮物、玻璃屑等可见异物的在线实时检测难题,开发了一种基于分层联合稀疏表示的医药输液全自动智能灯检机。首
【机 构】
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长沙理工大学电气与信息工程学院,湖南大学机器人视觉感知与控制技术国家工程实验室湖南长沙410082
【基金项目】
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目基项金:国家自然科学基金项目(61401046);国家科技支撑计划项目(2015BAF11B01);湖南省教育厅资助科研项目(17C0046);长沙理工大学科研创新项目(CX2016SS07)
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针对250 mL及以上医药大输液生产过程中造成药液中出现毛发、漂浮物、玻璃屑等可见异物的在线实时检测难题,开发了一种基于分层联合稀疏表示的医药输液全自动智能灯检机。首先通过改进的分块主成分追踪算法对序列图像中的运动目标进行检测以排除静止背景噪声干扰,然后利用稀疏矩阵分块聚类算法得到运动目标的运动轨迹并提取运动轨迹的空间特征向量,最后为了提高传统稀疏表示分类器对异物识别的能力,提出分层联合稀疏表示分类器根据运动轨迹的空间特征向量对异物进行识别,以排除随机噪声的干扰。仿真结果证明,该系统克服了检测过程中各种噪
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