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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异物的实时检测功能.
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文献信息
篇名 大输液在线视觉检测系统的研究
来源期刊 计算机工程与应用 学科 工学
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
年,卷(期) 2010,(23) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 231-234
页数 分类号 TP391.41
字数 4004字 语种 中文
DOI 10.3778/j.issn.1002-8331.2010.23.065
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 王耀南 湖南大学电气与信息工程学院 624 12897 53.0 86.0
2 鲁娟 湖南大学电气与信息工程学院 5 74 4.0 5.0
3 章健 湖南大学电气与信息工程学院 2 23 2.0 2.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
机器视觉
图像差分
Kalman滤波器
质心迭代算法
大输液检测
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机工程与应用
半月刊
1002-8331
11-2127/TP
大16开
北京619信箱26分箱
82-605
1964
chi
出版文献量(篇)
39068
总下载数(次)
102
总被引数(次)
390217
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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