基于SVM安瓿药液杂质检测与识别算法的研究-电路与系统专业论文.docxVIP

4lllII}11illIllIHillliltIIIII枷Y3041 4lllII}11illIllIHillliltIIIII枷 Y3041 91 5 A Dissertation Submitted to Guangdong University of Technology for the Degree of Master (Master of Engineering Science) Study of Ampoule Solution Impurity Detection and Recognition Algorithm Base on SVM Candidate：Li Tongtong Supervisor：Pr斫．Xie Yu n May2016 SchooI of Automation Guangdong University of Technology Guangzhou，Guangdong，P。R．China，51 0006 万方数据 _●●——_————_———_————__——l—_——_l——l—●I—N _●●——_————_———_————__——l—_——_l——l—●I—N 一～Il—_——_—_—I_—●l-—●●—__———_ 摘要 摘 要 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一，而医药产业 中的安瓿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 的优越保护性能和良好的化学稳定性，绝大部分针剂药品都是采用安瓿瓶进行包装。 由于生产设备的限制，我国生产的安瓿制剂的产品质量参差不齐，安瓿注射液中的 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，对药品的高效检测已成为现代 化产业的迫切需求。鉴于此，本论文对安瓿药液可见异物检测的流程以及核心算法 进行了深入、系统的研究。 1、阐述了安瓿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、分析安瓿药液图像在获取、传输和存储过程中可能受到的各种噪声干扰。针 对其噪声干扰的特点，提出利用灰度值归一化算法、高斯滤波等图像预处理方法分 别增强图像的对比度、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 乘支持向量机(LS．SVM)的变换模型估计方法。比较分析了三种图像插值算法(最 近邻插值法、双线性插值法、三次卷积内插法)的优缺点。 4、提出了结合背景差分以及帧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瓿药液 中的杂质，为安瓿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，该算法对安瓿药液杂质的检测和识别有一定的实际参考意义。 关键词：安瓿药液：异物检测；支持向量机；图像配准 万方数据 ABSTRACTABSTRACT ABSTRACT ABSTRACT Pharmaceutical industry is recognized as the world most one of the international high-tech industry development prospects，and small volume injections of pharmaceutical industry in an ampoule is widely used in clinical medical．In the medical packaging industry,because the glass has superior protection performance and good chemical stability，the vast majority of injection drug 8re use ampoule for packaging． Due to the limitation of production equipment，ampoule preparation produced in China product quality is uneven，ampoule injection impurity particles(glass chip，fiber,rubber particles)into the