第1章 概述 1
1.1 输液中微小异物目标检测概况 1
1.2 相关技术及研究现状 2
1.2.1 自动视觉检测技术 2
1.2.2 弱小目标检测技术 3
1.2.3 液体中微小异物检测技术 8
1.3 输液中微小异物视觉检测的难点分析 10
1.4 本书内容摘要 11
1.4.1 本书研究的主要工作概述 11
1.4.2 本书的主要章节安排 14
第2章 输液中微小异物目标数学建模与分析 16
2.1 引言 16
2.2 输液中微小异物运动轨迹建模 17
2.2.1 输液序列图像采集 17
2.2.2 输液中异物微粒运动规律建模 18
2.3 输液序列图像特性分析 21
2.3.1 输液序列图像中异物目标特性分析 21
2.3.2 输液图像背景噪声特性分析 23
2.4 输液中微小异物目标检测性能评价方法 26
2.4.1 信噪比和对比度 27
2.4.2 检测概率和虚警概率 27
2.5 本章小结 30
第3章 输液图像预处理 31
3.1 引言 31
3.2 输液图像中有效检测区域标定 31
3.3 输液图像背景抑制 33
3.3.1 背景抑制技术概述 34
3.3.2 分块自适应背景抑制算法 35
3.3.3 残留背景噪声的正态性和独立性检验 38
3.3.4 实验与分析 40
3.4 输液图像中异物目标搜索分类算法 43
3.5 本章小结 45
第4章 基于人工免疫算法的输液中异物点目标检测技术研究 46
4.1 引言 46
4.2 人工免疫算法概述 47
4.2.1 人工免疫算法研究概况［86～91］ 47
4.2.2 人工免疫算法的构成［105，106］ 48
4.3 人工免疫算法的改进 50
4.3.1 问题的提出 50
4.3.2 自适应克隆抑制免疫算法 51
4.3.3 仿真研究 59
4.4 基于改进的人工免疫算法的输液中异物点目标检测算法 62
4.4.1 候选航迹的构造 63
4.4.2 抗体编码方案设计 69
4.4.3 亲和度函数构造 70
4.4.4 算法描述 72
4.5 仿真和实验 74
4.5.1 仿真 74
4.5.2 实验 79
4.6 本章小结 82
第5章 基于最小二乘支持向量机的输液中异物面目标检测技术研究 83
5.1 引言 83
5.2 最小二乘支持向量机简介 84
5.3 最小二乘支持向量机模型参数优化算法 86
5.3.1 最小二乘支持向量机模型参数对其分类性能的影响分析 86
5.3.2 最小二乘支持向量机模型参数寻优方法 92
5.3.3 最小二乘支持向量机模型参数优化算法 93
5.3.4 实验与分析 95
5.4 输液图像中异物面目标的特征提取 96
5.4.1 形状特征分析与提取 97
5.4.2 灰度特征提取 100
5.4.3 基于粗糙集理论的样本特征数据预处理 100
5.5 基于优化的最小二乘支持向量机的输液中异物面目标检测算法 103
5.5.1 基于最小二乘支持向量机的帧间目标匹配和点迹关联 104
5.5.2 基于运动轨迹特征的异物面目标检测 106
5.6 实验分析 107
5.7 本章小结 113
第6章 输液中异物灯检系统设计与实验 114
6.1 引言 114
6.2 输液灯检系统总体设计 115
6.2.1 灯检系统的基本功能及性能指标 115
6.2.2 灯检系统的工作原理 115
6.2.3 灯检系统的总体结构 115
6.3 输液灯检系统硬件设计 117
6.3.1 视觉单元 117
6.3.2 高速实时图像采集处理单元 118
6.3.3 控制单元 120
6.4 软件系统设计 121
6.5 实验验证与分析 123
6.5.1 检测精度实验 124
6.5.2 检测速度实验 125
6.5.3 稳定性实验 126
6.6 本章小结 127
参考文献 129