基于SVM安瓿藥液雜質(zhì)檢測與識別算法的研究.pdf

1、醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)是世界上公認的最具發(fā)展前景的國際化高技術產(chǎn)業(yè)之一，而醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)中的安瓿類小容量注射劑被廣泛用于臨床醫(yī)療。在醫(yī)用包裝行業(yè)中，由于玻璃具有的優(yōu)越保護性能和良好的化學穩(wěn)定性，絕大部分針劑藥品都是采用安瓿瓶進行包裝。由于生產(chǎn)設備的限制，我國生產(chǎn)的安瓿制劑的產(chǎn)品質(zhì)量參差不齊，安瓿注射液中的雜質(zhì)微粒（玻璃屑、纖維、橡膠顆粒等）進入血管會對人體健康造成巨大損害，藥品質(zhì)量的好壞直接關系著廣大人民群眾的用藥安全，對藥品的高效檢測已成為現(xiàn)代化產(chǎn)業(yè)的迫

2、切需求。鑒于此，本論文對安瓿藥液可見異物檢測的流程以及核心算法進行了深入、系統(tǒng)的研究。
　　1、闡述了安瓿藥液雜質(zhì)檢測的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀和其發(fā)展趨勢;介紹了與系統(tǒng)密切相關的機器視覺技術、自動識別技術和統(tǒng)計學習理論。
　　2、分析安瓿藥液圖像在獲取、傳輸和存儲過程中可能受到的各種噪聲干擾。針對其噪聲干擾的特點，提出利用灰度值歸一化算法、高斯濾波等圖像預處理方法分別增強圖像的對比度、濾除圖像中夾雜的噪聲。
　　3、對圖像配準

3、的理論基礎、分類、流程進行了簡單的介紹。提出了基于最小二乘支持向量機(LS-SVM)的變換模型估計方法。比較分析了三種圖像插值算法（最近鄰插值法、雙線性插值法、三次卷積內(nèi)插法）的優(yōu)缺點。
　　4、提出了結(jié)合背景差分以及幀間差分的圖像差分運算。通過對目標區(qū)圖像進行差分運算，提取出雜質(zhì)的運動和幾何特征，最后運用支持向量機(SVM)作為識別器對提取的各雜質(zhì)的特征進行識別分類。經(jīng)實驗表明，該算法能準確識別安瓿藥液中的雜質(zhì)，為安瓿制劑生產(chǎn)過