基于svm安瓿药液杂质检测与识别算法的研究

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1、广东工业大学硕±学位论文（工学硕±）基于ＳＶＭ安蕭药液杂质检测与识别算法的硏究李同同二〇—六年五月分类号：学校代号；１１８４５ＵＤＣ：密级；学号：２１１１３０４０３１广东工业大学学位论文（工学硕±）基于ＳＶＭ安肅药液杂质检测与识别算法的研究李同同指导教师姓名、职称：谢云教榜专业或领域名称：由路与系统学生所属学院：白动化雙院论文答辩日期：２０１６年日月ＡＤｉｓｓｅｒｔａｔｉｏｎＳｕｂｍｉｔｅｄ化ＧｕａｎｄｏｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆｇｇ

2、ＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙｆｏｒｔｈｅＤｅｇｒｅｅｏｆＭａｓｔｅｒＭａｓｔｅｒｏｆＥｎｉｎｅｅｒｉｎＳｃｉｅｎｃｅ（ｇｇ）ＳｔｕｄｙｏｆＡｍｏｕｌｅＳｏｌｕｔｉｏｎＩｍｕｒｉｔＤｅｔｅｃｔｉｏｎａｎｄｐｐｙＲｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎＡｌｇｏｒｉｔｈｍＢａ巧ｏｎＳＶＭＣａｎｄｉｄａｔｅ：ＬｉＴｏｎｔｏｎｇｇＳｕｅｒｖ．ｐｉｓｏｒ：ＰｒｏｆＸｉｅＹｕｎＭａｙ２０１６ＳｃｈｏｏｌｏｆＡｕｔｏｍａｔｉｏｎＧｕａｎｄｏｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｏｆＴｅｃｈｎｏｇｇｙｌｏ

3、ｇｙＧｕａｎｇｚｈｏｕ，Ｇｕａｎｇｄｏｎｇ，Ｐ．Ｒ．Ｃｈｉｎａ，５１０００６摘要一医药产业是世界上公认的最具发展前景的国际化高技术产业之，而医药产业中的安飯类小容量注射剂被广泛用于临床医疗，。在医用包装行业中由于玻璃具有，绝大部分针剂药品都是采用安肅瓶进行包装的优越保护性能和良好的化学稳定性。由于生产设备的限制，我国生产的安親制剂的产品质量参差不齐，安韶注射液中的杂质微粒（玻璃屑、纤维、橡胶颗粒等）进入血管会对人体健康造成巨大损害，药品质量的好坏直接关系着广大人民群众的用药安全，

4、对药品的高效检测己成为现代化产业的迫切需求，。鉴于此本论文对安肅药液可见异物检测的流程及核也算法进行了深入、系统的研究。１、阐述了安韶药液杂质检测的国内外研究现状和其发展趋势；介绍了与系统密切相关的机器视觉技术、自动识别技术和统计学习理论。２、、分析安韶药液图像在获取传输和存储过程中可能受到的各种噪声干扰。针一对其噪声干扰的特点，提出利用灰度值归化算法、高斯滤波等图像预处理方法分别増强图像的对比度、滤除图像中夹杂的噪声。３、对图像配准的理论基础、分类、流程进行了简单的介绍。提出了基于最小二－ＳＶ

5、Ｍ乘支持向量机（ＬＳ）的变换模型估计方法。比较分析了Ｈ种图像插值算法（最近邻插值法、双线性插值法、Ｈ次卷积内插法）的优缺点。４、提出了结合背景差分Ｗ及顿间差分的图像差分运算。通过对目标区图像进行差分运算，提取出杂质的运动和几何特征，最后运用支持向量机（ＳＶＭ）作为识别器对提取的各杂质的特征进行识别分类。经实验表明，该算法能准确识别安韶药液中的杂质，为安蕭制剂生产过程中存在的安全问题提供了明确的改进方向。本课题采用的基于支持向量机的图准配准和识别方法，能很好的处理由于图像采集装置的机械振动、瞄准偏移等因素

6、导致图像相对偏移的问题，并能对杂质的类型进行更好的识别一，该算法对安親药液杂质的检测和识别有定的实际参考意义。关键词：安韻药液；异物检测；支持向量机；图像配准ＩＡＢＳＴＲＡＣＴＡＢＳＴＲＡＣＴＰｈａｒｍａｃｅｕｔｉｃａｌｉｎｄｕｓｔｒｙｉｓｒｅｃｏｇｎｉｚｅｄａｓｔｈｅｗｏｒｌｄｍｏｓｔｏｎｅｏｆｔｈｅｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ－ｔｔｒｍｅｎｈｉｈｅｃｈｉｎｄｕｓｄｅｖｅｌｏｔｒｏｓｅｃｔｓａｎｄｓｍａｌｌｖｏｌｕｍｅｉｎｅｃｔｉｏｎｓｏｆｇｙｐｐｐ，ｊｐｈａｒ

7、ｍａｃｅｕｔｉｃａｌｉｎｄｕｓｔｒｙｉｎａｎａｍｐｏｕｌｅｉｓｗｉｄｅｌｙｕｓｅｄｉｎｃｌｉｎｉｃａｌｍｅｄｉｃａｌ．Ｉｎｔｈｅｍｅｄｉｃａｌａｃｋａｉｎｉｎｄｕｓｔｒｂｅｃａｕｓｅｔｈｅｌａｓｓｈａｓｓｕｅｒｉｏｒｒｏ１：ｅｃｔｉｏ打ｅｒｆｏｒｍａｎｃｅａｎｄｏｏｄｐｇｇｙ，ｇｐｐｐｇｃｈｅｍｉｃａｌｓｔａｂｉｌｉｔｔｈｅｖａｓｔｍａｏｒｉｔｏｆｉｎｅｃｔｉｏｎｄｒｕａｒｅｕｓｅａｍｏｕｌｅｆｏｒａｃｋａｉｎ．ｙ，ｊｙｊｇｐｐｇｇＤｕｅｔｏｔｈ

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