【摘要】：隨著社會(huì)人力成本和自動(dòng)化水平日益提高,對(duì)瑕疵醫(yī)用創(chuàng)可貼進(jìn)行自動(dòng)化分揀研究具有重要的理論價(jià)值和實(shí)踐意義。通過(guò)梳理分析相關(guān)文獻(xiàn)資料發(fā)現(xiàn)瑕疵醫(yī)用創(chuàng)可貼自動(dòng)分揀存在以下難點(diǎn):第一難以有效識(shí)別和定位醫(yī)用創(chuàng)可貼;第二難以有效分類(lèi)瑕疵醫(yī)用創(chuàng)可貼。本研究綜合改進(jìn)后的YOLO-U網(wǎng)絡(luò)和瑕疵醫(yī)用創(chuàng)可貼二次分類(lèi)算法,解決了分揀難點(diǎn)且通過(guò)實(shí)驗(yàn)實(shí)現(xiàn)了瑕疵醫(yī)用創(chuàng)可貼的自動(dòng)分揀。具體研究工作如下:第一,針對(duì)醫(yī)用創(chuàng)可貼難以識(shí)別和定位的問(wèn)題,本研究以YOLO框架為骨架,在YOLO v2-tiny網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上提出YOLO-U網(wǎng)絡(luò),運(yùn)用YOLO-U網(wǎng)絡(luò)回歸出醫(yī)用創(chuàng)可貼的位置、類(lèi)別以及置信度。為了提高醫(yī)用創(chuàng)可貼的識(shí)別率和準(zhǔn)確定位醫(yī)用創(chuàng)可貼的位置,YOLO-U網(wǎng)絡(luò)采用了二次特征提取的方式以獲得更多細(xì)節(jié)特征,即改變YOLO v2-tiny的架構(gòu),在原有全程3*3大小卷積核的網(wǎng)絡(luò)中加入了多層卷積層,且在每一層卷積層中采用批量歸一化的方法規(guī)范模型。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示:YOLO-U網(wǎng)絡(luò)識(shí)別定位的誤差(Loss)低于YOLO v2-tiny網(wǎng)絡(luò)的識(shí)別定位誤差;YOLO-U網(wǎng)絡(luò)輸出的預(yù)測(cè)框與真實(shí)框之間的契合度(IOU)高于YOLO v2-tiny網(wǎng)絡(luò);YOLO-U網(wǎng)絡(luò)的實(shí)時(shí)性在訓(xùn)練集中達(dá)到了19.0264ms,相比YOLO v2-tiny網(wǎng)絡(luò)減少了2.2236ms;YOLO-U網(wǎng)絡(luò)在1000張測(cè)試樣本中達(dá)到了98.3%的識(shí)別率,高于YOLO v2-tiny網(wǎng)絡(luò)與Faster RCNN網(wǎng)絡(luò)的識(shí)別率。第二,針對(duì)難以有效分類(lèi)瑕疵醫(yī)用創(chuàng)可貼的問(wèn)題,本研究提出了瑕疵醫(yī)用創(chuàng)可貼二次分類(lèi)算法,該算法通過(guò)二次分類(lèi)分別解決了藥芯漏貼、藥芯傾斜和藥芯污染的問(wèn)題。對(duì)藥芯漏貼問(wèn)題,提出了一種變權(quán)值通道算法。該算法在相關(guān)性計(jì)算時(shí)改變了通道占比值,設(shè)定閾值,每個(gè)樣本根據(jù)置信度進(jìn)行第一次藥芯漏貼分類(lèi)。對(duì)于藥芯傾斜和藥芯污染問(wèn)題,提出了一種先傾斜矯正識(shí)別后采用拓?fù)鋵W(xué)數(shù)學(xué)知識(shí)分析輪廓的方法。該方法采用改進(jìn)的霍夫變換原理對(duì)樣本進(jìn)行傾斜矯正,然后采用基于拓?fù)浞治龅妮喞惴ǚ祷厮幮咀鴺?biāo)點(diǎn),并獲取藥芯區(qū)域。根據(jù)設(shè)定的坐標(biāo)差閾值和藥芯區(qū)域閾值對(duì)樣本進(jìn)行第二次藥芯傾斜和藥芯污染分類(lèi)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示:該二次分類(lèi)算法比經(jīng)典二分類(lèi)SVM算法具有更高的分類(lèi)準(zhǔn)確率且在測(cè)試樣本中的分類(lèi)準(zhǔn)確率達(dá)94.67%。第三,為驗(yàn)證算法的準(zhǔn)確性和瑕疵醫(yī)用創(chuàng)可貼自動(dòng)分揀的可實(shí)施性,進(jìn)行了瑕疵醫(yī)用創(chuàng)可貼分揀方案設(shè)計(jì),包括分揀機(jī)器人結(jié)構(gòu)的選擇、結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)化、正運(yùn)動(dòng)求解、逆運(yùn)動(dòng)求解、硬件部分選型、視覺(jué)系統(tǒng)標(biāo)定以及分揀實(shí)驗(yàn)。其中分揀機(jī)器人視覺(jué)系統(tǒng)標(biāo)定主要確定了攝像頭、分揀機(jī)器人以及醫(yī)用創(chuàng)可貼的相對(duì)位置;分揀實(shí)驗(yàn)采用了真錯(cuò)誤率、假錯(cuò)誤率和錯(cuò)誤率三個(gè)指標(biāo)分析了分揀瑕疵醫(yī)用創(chuàng)可貼的準(zhǔn)確性。實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)顯示:經(jīng)YOLO-U網(wǎng)絡(luò)和二次分類(lèi)算法融合后,在傳送帶速度為0.0167m/s時(shí),分揀錯(cuò)誤率為6.3%。
【學(xué)位授予單位】：浙江師范大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類(lèi)號(hào)】：TH77;TP18
【圖文】：

圖 1.1 RCNN 框架示意圖[7]CNN 的實(shí)現(xiàn)主要分為三步：第一步輸入圖片，獲取候選框，候選框大約 2采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)每一個(gè)候選框提取特征；第三步采用 SVM[12]分類(lèi)框的特征進(jìn)行分類(lèi)以確定類(lèi)別。在這一實(shí)現(xiàn)過(guò)程中，RCNN 網(wǎng)絡(luò)的創(chuàng)新

圖 2.4 人工標(biāo)注示意圖<folder>bandaid</folder><filename>2088.jpg</filename>12 < pose>Unspecified</pose>13 <truncated>0</truncated>14 <difficult>0</difficult>

c)batch為24 d)batch為32圖 2.6 YOLO-U 網(wǎng)絡(luò)在不同 batch 值情況下?lián)p失函數(shù)曲線(xiàn)圖2.3 YOLO-U 網(wǎng)絡(luò)識(shí)別和定位醫(yī)用創(chuàng)可貼

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6 龔斌;應(yīng)用于創(chuàng)可貼高速成型機(jī)上的運(yùn)動(dòng)控制系統(tǒng)的設(shè)計(jì)[D];上海交通大學(xué);2006年

本文編號(hào)：2760352