基于机器视觉和卷积神经网络的不溶异物检测
来源：电子测量技术杂志2021年第1期北京时间：
作者：李辉，施展
单位：上海理工大学 光电信息与计算机工程学院，上海 200093
摘要：药液在生产过程中易混入不溶异物，因此投入市场前的必须对药液进行检测。针对安瓿瓶药液检测，区别于传统的序列图像检测算法，设计了一种基于机器视觉和卷积神经网络的检测方法。首先利用Canny边缘检测提取安瓿瓶瓶壁边缘，裁剪药液区域图像，减少了后续计算量；其次改用VGG16卷积神经网络进行不溶异物的特征提取，可以提取到传统特征之外的抽象特征；最后通过迁移学习和微调，在400张测试样本中，结果为识别正确378张。结果表明，该方法可以检出不溶异物，满足实际生产需求。
关键词：异物检测;机器视觉;卷积神经网络;迁移学习;微调
