题目：塑料瓶装液态药品可见异物图像检测技术

医药大输液是液态药品中应用最为广泛的制剂之一，然而在药品生产及药液灌装过程中，一些不溶性的可见异物如毛发、橡胶屑、漂浮物等会混入药液之中，受上述异物污染的药液一旦注入人体，会对人体产生很大的危害。目前，我国的医药企业由于缺乏其核心技术，大部分都采用人工灯检的方法，这种方法检测精度低、劳动强度大、效率低，可重复性差，很难满足医药行业的发展要求。而基于视觉的检测方法可以有效的解决上述问题，本文以此为依据，主要的研究内容为：

1、综述了液态药品中可见异物检测技术的研究背景和意义，总结了液态药品中基于机器视觉的检测技术的发展现状。

2、研究了大输液中可见异物检测系统的原理，设计了大输液中可见异物检测的总体方案，并详细分析了检测过程中的关键技术。

3、针对大输液图像中，被检测目标微小，灰度值较低，图像背景复杂，目标与背景对比度差等难点，研究了以下关键技术：提出了基于高斯背景建模的方法，对大输液图像中复杂的背景信息建立模型，通过像素点与高斯模型的匹配，提取运动目标。实验证明，该方法在提取运动目标的同时能够有效的抑制图像中瓶壁大面积反光的干扰，具有很高的鲁棒性。异物目标的边缘为后续异物识别的重要信息，针对大输液图像中的杂散噪声，应用了基于偏微分方程的去噪方法，该方法通过图像的梯度值决定图像中扩散系数的大小，将图像的去噪过程与边缘检测相结合，能够在滤除大输液图像噪声的同时有效保护可见异物目标的边缘信息，对于后续可见异物目标完整轮廓的提取、分割具有重要意义。

4、由于可见异物检测过程中，存在气泡的干扰，针对异物目标与气泡在灰度、形状等方面的特点，提取了其一系列形状及灰度的统计特征，并运用ReliefF特征选择方法，去除冗余特征，获得了最优的特征向量集。针对可见异物分类识别过程中，BP算法收敛速度慢、精度低等问题，应用了思维进化算法优化BP神经网络权重、阈值及其结构，实验表明该方法在可见异物与气泡的识别过程中，具有更高的识别精度与更快的速度。

5、搭建了大输液可见异物视觉检测实验平台，完成了基于图像处理算法的软件的实现。整体的大输液可见异物检测系统达到了大输液中可见异物目标的检测要求，硬件装置的设计保证了高清晰大输液中可见异物目标图像的采集，软件界面的设计可以有效的检测出大输液图像中的可见异物，验证了异物目标提取与识别算法的可行性。