【摘 要】
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针对西林瓶装口服液中可见异物的检测,开发一种基于机器视觉的智能识别和分拣系统,采用多检测工位和多相机跟踪拍摄的方式,以避免误判断。根据可见异物运动导致的平面图像中
【基金项目】
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国家“863”计划基金资助项目(2007AA04Z244);国家自然科学基金资助重点项目(60835004)
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针对西林瓶装口服液中可见异物的检测,开发一种基于机器视觉的智能识别和分拣系统,采用多检测工位和多相机跟踪拍摄的方式,以避免误判断。根据可见异物运动导致的平面图像中形状的变化,提出一种液体中微小目标的检测算法,通过多帧复合差分确定检测目标,利用基于异物加权特征的粒子滤波跟踪算法,克服单一特征导致的误跟踪,准确区分干扰和可见异物。实验结果表明,该方法可以满足在线检测的速度和精度要求。
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