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公开(公告)号：CN106529523A
公开(公告)日：2017-03-22
申请号：CN201611009704.0
申请日：2016-11-14
Applicant: 中国计量大学
CPC classification number: G06K9/2054 , G06K9/3208 , G06K9/6269
Abstract: 一种高速传送带上铝塑泡罩包装药品的图像复原和序列号识别方法，该方法涉及图像复原和图像识别领域，解决了高速传送带上铝塑泡罩包装药品图像模糊问题。该方法系统中包括一个工业数字相机、光源、光电接近开关和光电角编码器。该方法的具体步骤为：传送带低速运动时相机以最大帧率采集连续两张靶标物清晰图像；利用联合变换相关算法计算两张图像之间像移量并多次实验求取平均值；传送带高速运动增加相机曝光时间获取药品模糊图像；利用之前得到的像移量平均值推导出模糊药品图像的点扩散函数；利用Lucy-Richardson算法复原图像得到清晰药品图像；最后利用支持向量机方法识别序列号。该方法简单且图像复原效果好，识别准确率高。
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公开(公告)号：CN106839986A
公开(公告)日：2017-06-13
申请号：CN201710190137.1
申请日：2017-03-24
Applicant: 中国计量大学
CPC classification number: G01B11/00 , G01B11/046 , G01B11/14 , G01N21/8851 , G01N21/8914 , G01N2021/8887 , G01N2021/8909
Abstract: 为实现载带尺寸和缺陷的自动检测功能，设计基于机器视觉和机器学习的双工位载带检测系统。按检测精度和检测载带规格要求，对该检测系统进行了硬件设计与选型，设计了适合载带检测的图像处理算法，并编写系统检测软件。检测方式是通过把标准合格载带样本图像作为训练集。从这些标准合格载带样本图像中获取检测区域图像的特征量信息作为在线检测时的比较标准。如果被测图像上某个特征量不在允许误差范围内则停机并发出警报，利用支持向量机方法识别出缺陷图像存在何种缺陷。该系统检测效率高，检测精度好，减少了人工操作。
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公开(公告)号：CN106839986B
公开(公告)日：2023-07-21
申请号：CN201710190137.1
申请日：2017-03-24
Applicant: 中国计量大学
Abstract: 为实现载带尺寸和缺陷的自动检测功能，设计基于机器视觉和机器学习的双工位载带检测系统。按检测精度和检测载带规格要求，对该检测系统进行了硬件设计与选型，设计了适合载带检测的图像处理算法，并编写系统检测软件。检测方式是通过把标准合格载带样本图像作为训练集。从这些标准合格载带样本图像中获取检测区域图像的特征量信息作为在线检测时的比较标准。如果被测图像上某个特征量不在允许误差范围内则停机并发出警报，利用支持向量机方法识别出缺陷图像存在何种缺陷。该系统检测效率高，检测精度好，减少了人工操作。
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公开(公告)号：CN106529523B
公开(公告)日：2019-04-02
申请号：CN201611009704.0
申请日：2016-11-14
Applicant: 中国计量大学
Abstract: 一种高速传送带上铝塑泡罩包装药品的图像复原和序列号识别方法，该方法涉及图像复原和图像识别领域，解决了高速传送带上铝塑泡罩包装药品图像模糊问题。该方法系统中包括一个工业数字相机、光源、光电接近开关和光电角编码器。该方法的具体步骤为：传送带低速运动时相机以最大帧率采集连续两张靶标物清晰图像；利用联合变换相关算法计算两张图像之间像移量并多次实验求取平均值；传送带高速运动增加相机曝光时间获取药品模糊图像；利用之前得到的像移量平均值推导出模糊药品图像的点扩散函数；利用Lucy‑Richardson算法复原图像得到清晰药品图像；最后利用支持向量机方法识别序列号。该方法简单且图像复原效果好，识别准确率高。
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