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摘要:
针对高速医药生产线上安瓿溶液中可见异物的在线检测与跟踪的速度和精度要求,提出概率阈值分割与卡尔曼滤波器预测相结合的检测与跟踪方法:应用初次差分结合概率加权阈值分割去除静态干扰,进行二次差分检测目标;利用初步得到的目标信息通过卡尔曼滤波器预测,在卡尔曼滤波器的预测点附近进行搜索并识别,减少卡尔曼滤波器的学习时间,并同时缩小搜索范围,达到提高检测效率的目的.实验结果表明,该方法可以满足检测精度要求并且满足在线检测速度要求.
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文献信息
篇名 高速医药生产线上安瓿溶液异物在线检测与跟踪方法
来源期刊 仪器仪表学报 学科 工学
关键词 概率阈值分割 卡尔曼滤波器 异物检测
年,卷(期) 2011,(3) 所属期刊栏目 学术论文
研究方向 页码范围 488-494
页数 分类号 TP391
字数 2788字 语种 中文
DOI
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 杨双 湖南大学电气与信息工程学院 3 30 3.0 3.0
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研究主题发展历程
节点文献
概率阈值分割
卡尔曼滤波器
异物检测
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
仪器仪表学报
月刊
0254-3087
11-2179/TH
大16开
北京市东城区北河沿大街79号
2-369
1980
chi
出版文献量(篇)
12507
总下载数(次)
27
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
论文1v1指导