【摘 要】
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目的鉴于传统归一化互相关算法(Normalized cross correlation,NCC)存在计算量大及无法适应图像旋转的缺陷,提出一种改进算法,能快速完成对泡罩区域的提取,以及对铝塑药板缺
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目的鉴于传统归一化互相关算法(Normalized cross correlation,NCC)存在计算量大及无法适应图像旋转的缺陷,提出一种改进算法,能快速完成对泡罩区域的提取,以及对铝塑药板缺损、漏装等缺陷的识别。方法首先对原始图像进行预处理,然后通过仿射变换使其变换至指定位置,接着提取其单个泡罩区域作为模板并构建积分图,最后获取待测图像,变换至相同位置后进行查表式匹配。结果与传统方法相比,改进后算法速度得到极大提升,对为1920×1200图片的匹配时间仅为21 ms,对实验样品的检测误检率
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