大输液在线视觉检测系统的研究

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1、ComputerEngineeringandApplications计算机工程与应用2010，46（23）231大输液在线视觉检测系统的研究章倢，王耀南，鲁娟ZHANGJie，WANGYao-nan，LUJuan湖南大学电气与信息工程学院，长沙410082DepartmentofElectricalandinformationEngineering，HunanUniversity，Changsha410082，ChinaE-mail：emmazhang1984@yahoo.com.cnZHANGJie，WANGYao-nan，LUJuan.Researchonon-

2、linevisualsystemtodetecttransfusionsolution.ComputerEngi-neeringandApplications，2010，46（23）：231-234.Abstract：Withregardtotheproblemsoflowdetectionaccuracyandhighlaborcostinthetraditionaldetection，keytech-nologiesofanon-linesystemtodetectforeignsubstancesbasedonmachinevisionarestudied.T

3、hesystememployshigh-speedrotationaldevicestoobtainthesequentialimagesofmovingtargets.AccordingtoMutualVariance（MV）parame-terbetweenimages，thebackgroundofsequentialimagesissetup.Bysubtractingthebackground，inspectedobjectsareex-tracted.CombiningcentroiditerationalgorithmwithKalmanfilterr

4、ealizestrackingmotionalparticles.Bymeansofthedirec-tionoftargets’motiontracks，whethervisibleforeignsubstancesexitedaredeterminedandthedisturbanceofbubblesiseliminatedaswell.Theexperimentsdemonstratethatthesystemcouldfulfillthereal-timedetectionofvisibleforeignsub-stancesintransfusion.K

5、eywords：machinevision；imagedifferences；Kalmanfilter；centroiditerationalgorithm；transfusiondetection摘要：针对传统灯检检测精度低，人力成本高的问题，研究了基于机器视觉的大输液中可见异物在线检测系统的关键技术。利用高速旋转装置，获取运动目标的序列图像。根据图像间的交互方差系数MV建立序列图像的背景，利用背景差分提取检测目标。综合质心迭代算法和卡尔曼滤波器实现了运动目标的跟踪，根据运动轨迹方向确定可见异物是否存在，排除气泡的干扰。实验结果表明该系统能够有效地实现大输液中可见

6、异物的实时检测功能。关键词：机器视觉；图像差分；Kalman滤波器；质心迭代算法；大输液检测DOI：10.3778/j.issn.1002-8331.2010.23.065文章编号：1002-8331（2010）23-0231-04文献标识码：Ａ中图分类号：TP391.411引言体异物情况。文献[4]采用目标不变特征间的匹配，实现相邻随着医药市场的扩大，大输液现已成为临床医疗中不可帧点迹的关联，通过判断目标运动轨迹的平滑程度来确定药缺少的一大类药物剂型。到2007年底为止，我国大输液产量液是否含有异物。然而，以上检测算法没有考虑液体运动中已高达每年69亿瓶，产量已达

7、到世界第一。然而大输液中异产生的气泡对检测的干扰，容易造成误检。物与微粒污染对人体造成严重危害，如组织缺氧、静脉炎等，本文设计的大输液可见异物在线视觉检测系统，主要对因此，人们更加关注大输液的生产质量问题[1]。根据中国药典在复杂背景干扰下的异物检测进行研究：引入交互方差系数法规定，可见异物是指存在于注射剂、滴眼剂中，在规定条件来确定序列图像间的相似度，建立序列图像的背景；采用背景下目视可以观测到的不溶性物质，其粒径或长度通常大于差分的方法，提取运动目标；利用自适应滤波器抑制背景噪50um。现有的可见异物检查法有灯检法和光散射法，一般为声，灰度膨胀增强目标，提出