《醫藥大輸液微小異物視覺檢測與識別方法研究》是依託長沙理工大學，由張輝擔任項目負責人的青年科學基金項目。
基本介紹
- 中文名：醫藥大輸液微小異物視覺檢測與識別方法研究
- 項目類別：青年科學基金項目
- 項目負責人：張輝
- 依託單位：長沙理工大學
項目摘要,結題摘要,
項目摘要
醫藥大輸液是醫藥行業五大重要製劑之一，由於生產工藝及灌裝技術等原因，大輸液藥品中可能含有玻璃屑、毛髮、漂浮物等可見異物，異物的存在嚴重危害用藥安全。針對異物微小、種類多樣、無固定形狀和紋理特徵、工業現場噪聲干擾大等條件下的異物目標檢測識別難題，重點研究：（1）揭示複雜工況背景下運動微小異物目標與噪聲干擾的差異性，提出序列圖像配準、檢測區域標定、基於差分曲率的自適應全變分圖像噪聲抑制預處理方法，提高后續處理準確率；（2）研究藥液圖像中微小異物目標改進模糊細胞神經網路分割方法，快速準確提取運動異物；（3）研究BRIEF、BRISK、SURF和SIFT等快速局部特徵描述運算元，穩定有效提取和描述特徵，設計基於穩健估計的線上序貫極限學習機識別分類算法。項目研究成果將解決複雜製藥生產環境下液體運動目標的圖像檢測識別等技術難題，提高醫藥異物線上檢測的處理速度和精度，為液體中運動小目標的檢測識別提供依據。
結題摘要
醫藥大輸液是醫藥行業五大重要製劑之一，由於生產工藝及灌裝技術等原因，大輸液藥品中可能含有玻璃屑、毛髮、漂浮物等可見異物，異物的存在嚴重危害用藥安全。針對異物目標微小、種類多樣、無固定形狀和紋理特徵、工業現場噪聲干擾大等條件下的異物目標檢測識別難題，重點研究並完成了：（1）揭示複雜工況背景下運動微小異物目標與噪聲干擾的差異性，提出序列圖像配準、檢測區域標定、基於差分曲率的自適應全變分圖像噪聲抑制預處理方法，提高后續處理準確率；（2）研究藥液圖像中微小異物目標改進模糊細胞神經網路分割方法，快速準確提取運動異物；（3）研究BRIEF、BRISK、SURF和SIFT等快速局部特徵描述運算元，穩定有效提取和描述特徵，設計了改進ELM算法和基於改進聯合稀疏表示的運動異物目標識別分類算法，項目成果錄用IEEE Transactions on instrumentation and measurement 2篇，發表SCI 收錄論文 1 篇，EI 收錄論文 5 篇，會議論文 4 篇，授權中國發明專利 3 項，申請中國發明專利4項。獲省部級獎勵3項。項目負責人入選湖南省首屆“湖湘青年英才”。項目研究成果解決了複雜製藥生產環境下液體運動目標的圖像檢測識別等技術難題，提高醫藥異物線上檢測的處理速度和精度，為液體中運動小目標的檢測識別提供依據，項目提出的多種檢測算法識別率高，對工程設備的研製具有重要意義。
