基于机器视觉的水银血压计自动读数系统

• 作者: 徐志凯 王金珍 颜黄苹
• 来源期刊: 计量与测试技术
• 学科: 医学
• 关键词: 机器视觉 卷积神经网络 HSV 自动读数
• 年，卷（期）: 2020,（2）
• 所属期刊栏目: 计测仪器科研与实践
• 页码范围: 1-5
• 页数: 5页
• 分类号: R443+.5
• 字数: 2699字
• 语种: 中文
• DOI: 10.15988/j.cnki.1004-6941.2020.2.001

摘要

水银血压计检定过程中人工读数误差大且效率低,为提高测量精度和工作效率,提出使用机器视觉方法实现水银血压计检定的自动读数问题.首先通过HSV颜色识别快速提取水银柱区域,利用二值化、概率霍夫直线变换、形态学处理和轮廓检测等技术对水银血压计的水银柱液面、刻度线和刻度值分别进行识别定位,采用优化训练的卷积神经网络模型(CNN)识别刻度值,通过水银柱液面与刻度线及刻度值的空间关系确定水银血压计读数.水银血压计自动读数为水银血压计自动检定过程的实现解决其核心技术问题.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	颜黄苹	厦门大学航空航天学院	22	115	7.0	9.0
2	徐志凯	厦门大学航空航天学院	3	0	0.0	0.0
6	王金珍	厦门大学航空航天学院	1	0	0.0	0.0