【摘 要】
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该文以胶囊药片图象为例,根据药片胶囊出现缺陷时图象呈现的各种可能性,分两部分来进行图象的特征提取.一方面,考虑到有缺陷的药片可能会在图象中产生明显的色彩变化.针对这
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该文以胶囊药片图象为例,根据药片胶囊出现缺陷时图象呈现的各种可能性,分两部分来进行图象的特征提取.一方面,考虑到有缺陷的药片可能会在图象中产生明显的色彩变化.针对这种情况,对比RGB颜色空间和HSI颜色空间的不同特点,应用HSI颜色空间中色调(H)、饱和度(S)的特征来对图象进行描述,进而为了压缩特征量,对H、S的直方图取其均值、方差、熵、矩等特征量,作为特征值.另一方面,针对药片胶囊出现缺陷的另一种可能性,考虑提取图象的边缘特征来检测胶囊药片图象.由于将彩色图象转换成灰度图象后,边缘部分的信息几乎都没有丢失,而计算量却大大减少了,因而在灰度图象中提取边缘信息.为了得到精确的边缘特征,先进行比采用了Robert、Sobel、Laplacian、Marr各种算子后得到的边缘图象,提出一种Sobel算子的改进算法来提取边缘的特征信息.最后利用Hough变换来提取边缘特征中的直线信息,作为特征值.将上述在颜色空间提取的特征值和在灰度图象中提取的边缘特征值作为神经网络的输入单元,采用一个三层的BP网络进行胶囊药片图象的产品检测,识别出有缺陷的药片图象产并将其去除.
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