基于Faster R-CNN改进的数粒机系统

目的 解决目前数粒机只能计数不能同时分拣残损药粒的问题。方法 设计以Faster R-CNN深度神经网络为核心的药粒数粒机系统。在原有的数粒机基础之上，更换CCD线阵相机为面阵相机，以满足图像采集的需求，进一步使用图像分割和多线程技术加快图像处理速度。最终通过训练好的Faster R-CNN网络检测出目标并分拣。结果 经过测试集的验证，正常药粒识别率达到了95.47%，残损药粒识别率达到了97.94%，单幅图像处理达到了65 ms的实时速度。结论 该方法在传统的计数基础上很好地融合了先进的深度学习技术，实现了目标的自动分拣