典型文献
基于机器视觉及深度学习的静脉药物调配机器人药瓶识别
文献摘要：
静脉药物调配机器人需要对数百种不同类型的药物进行调配,不同药物药瓶类型的识别、测量是精准调配的关键.对静脉药物调配机器人在药瓶类型分类、药瓶关键尺寸测量等不同任务要求情况下,运用基于机器视觉方法和深度学习框架YOLOv5s,实现了一种高效稳定的识别测量方法.结合机器视觉方法的测量准确性,深度学习方法对背景、光源的不敏感性,实现配药过程中不同环节药瓶的准确识别、测量.并通过实验定量地检测背景、环境光源对于识别结果的影响.
文献关键词：
配药机器人;YOLOv5网络;朴素贝叶斯分类器;图像识别
中图分类号：
作者姓名：
滕臻;崔国华;高鹏;陈奇
作者机构：
河北工程大学机械与装备工程学院,河北邯郸056038;上海工程技术大学智能机器人研发中心,上海201620;深圳市博为医疗机器人有限公司,广东深圳518000;广东省人民医院,广东广州510080
文献出处：
引用格式：
[1]滕臻;崔国华;高鹏;陈奇-.基于机器视觉及深度学习的静脉药物调配机器人药瓶识别)[J].机床与液压,2022(05):33-37
A类：
B类：
机器视觉,静脉药物,药物调配,配机,药瓶,数百种,不同药物,关键尺寸,尺寸测量,任务要求,求情,深度学习框架,YOLOv5s,高效稳定,测量准确性,深度学习方法,光源,不敏感性,准确识别,环境光,配药机器人,朴素贝叶斯分类器,图像识别
AB值：
0.359854
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