一、光阻法智能微粒检测仪的设计与研究（论文文献综述）
柳波[1]（2021）在《肠外营养处方审核模型的构建与应用》文中研究表明目的:依据循证医学的方法,全方位收集完成国内外肠外营养安全性及合理性的评价指标,汇总形成肠外营养指标数据库,并在此基础上利用信息技术构建完成肠外营养处方审核模型系统,为临床开发和应用肠外营养处方审核系统提供理论依据和方法支持。方法:通过Pub Med、Cochrane图书馆、CNKI、万方数据库等检索关于肠外营养处方安全性及合理性评价指标,整理汇总形成肠外营养处方安全性与合理性评价指标知识库,利用信息技术将上述知识库开发形成肠外营养处方审核模型系统。通过该系统对我院的100份TPN处方进行安全性及合理性的综合测评,了解我院TPN的使用情况。结果:（1）通过本课题的研究,建立了肠外营养安全性评价知识库,包括TNA电解质相容性指标体系表和TNA使用人群和疾病用药的配伍禁忌。（2）结合建立的肠外营养合理性评价知识库,本课题创建了TNA合理组方计算步骤流程。（3）将知识库开发形成肠外营养处方审核模型系统,依托该系统实现自动化、全方面的肠外营养处方审核。（4）应用该系统可实现对TPN处方进行快速审核,结果表明该系统的应用确实能快速准确地发现TPN处方所存在的缺陷及不足。结果显示100份TPN处方使用存在不合理现象,药师应持续加强TPN组分和配比、电解质浓度等指标的审核,同时医生要结合病人的具体情况,在审核系统的辅助下制定个体化的TPN给药方案。结论:评价指标知识库的建立是开发信息化肠外营养处方审核模型系统的基础,架构完善的PN信息系统可促进临床肠外营养精准化合理治疗,提高工作效率。
陈明[2]（2020）在《基于光阻法的液体颗粒计数系统研究》文中研究表明大量研究表明,70%的液压系统故障是因液压油液、润滑介质油液的污染而造成的,而固体颗粒污染引起的故障又占总污染故障的60%～70%。现有的颗粒度检测设备成本较高、质量较大,研制一款便携式、低成本的颗粒度检测设备具有重要意义。本论文主要研究内容如下:第一章:绪论。介绍了目前典型的油液颗粒检测方法,并比较了各种方法的优缺点。分析了光阻法检测液体颗粒的国内外研究现状,介绍了国内外主要的液体颗粒计数器生产厂家和产品类型,给出了便携式液体颗粒计数系统的研究背景、目的及意义,确定了本课题的主要研究内容。第二章:基于光阻法原理的颗粒计数系统总体方案。根据液体颗粒计数系统的设计指标,采用模块化的设计思想,将系统划分为液压模块、传感器模块、比较计数模块、控制器模块、步进电机驱动模块、电源模块和输入输出模块等7个模块。对光路、样品流通室尺寸、传感器机械结构进行了详细设计,确定了光路中各元件的型号和安装方式。第三章:液体颗粒计数系统硬件电路设计。采用i C-WKL驱动芯片来驱动激光二极管,实现恒功率控制。传感器的信号处理电路用互阻放大电路将激光二极管的电流信号转化为电压信号,用单位KRC滤波电路去除高频噪声,用差分放大电路提取信号并放大30倍。在Multisim中搭建了电路模型,用脉冲电流源模拟4μm颗粒产生的信号,验证信号处理电路的正确性。主控电路板集成了6路比较计数电路来处理传感器的信号。选用西门子公司的触摸屏,采用RS485通信的方式实现下位机和上位机的通信。第四章:颗粒计数系统软件系统设计。软件系统主要分为上位机程序和下位机程序两部分。上位机程序是人机交互界面程序,用户通过该程序向系统发送指令和读取检测结果。下位机程序是嵌入式系统程序,根据接收到的上位机指令驱动具体硬件运行,采集外部计数器的计数结果。第五章:误差分析与实验研究。根据系统组成,分析了安装误差、转速误差、体积误差和电压误差,得出系统误差主要来自体积误差和电压误差。系统的理论最大体积误差为0.14m L。信号处理电路理论上会产生最大16.2m V的电压误差。进行了尺寸校准实验、流量极限实验。使用MTD油基标准颗粒物质标定出了粒径尺寸与电压阈值的关系曲线。计数系统的工作流量的合理范围是12～24m L/min。第六章:总结与展望。总结了颗粒计数系统的研究进展及成果,指出进一步研究的工作重点,对未来研究工作提出展望。
张辉,易俊飞,王耀南,吴刘宸,陈瑞博[3]（2020）在《医药质量检测关键技术及其应用综述》文中认为医药产品种类多样、生产工艺复杂,传统人工检测已不能满足高端医药发展的需求,而迫切需要对医药检测技术进行革新。医药产业是维系国民健康、关涉国计民生的重要产业,故医药质量检测环节必不可少。首先简要介绍了医药检测的对象及标准,重点综述了医药可见异物检测、药物成分检测和包装缺陷等质量检测进展情况,分析了国家药典中多类型药品的现行检测标准。在此基础上,阐述了最新的医药检测关键技术如X射线检测技术、高光谱检测技术、机器视觉的检测技术等,并讨论了医药检测关键技术在多类型药品检测中的应用,最后重点探讨了医药质量检测技术的发展趋势。
吴成中[4]（2019）在《医药视觉检测机器人异物感知方法与检测系统研究》文中指出医药注射剂生产过程中不可避免会产生混入微小玻璃屑、毛发、纤维等不溶异物的不良产品,一旦被注入人体,将严重危害身体健康,为此,国家药典明确规定不容异物直径不能超过50μm的制药标准。受制于国内检测技术落后,国内缺乏高端不溶异物检测设备,99%以上企业仍沿用人工检测方法管控药品质量,易造成严重药品安全隐患问题。人工检测存在主观判断、漏检严重、标准不严格等诸多不足。而随着机器视觉技术、光学传感器技术、工业控制技术、高性能处理器技术的快速发展,各类自动光学检测（Automated Optical Inspection,AOI）设备检测性能逐步提升,达到或超过人工检测能力。新光学检测技术的发展也为医药注射剂不溶异物自动化检测开辟了新途径。基于此,本文在国家863项目、国家重点自科项目的支撑下立项,并与湖南千山制药企业股份有限公司深度绑定合作,技术互补配合,从工艺技术、样品分析、机械设计、光学方案、图像算法、软件开发、电气控制等多个方面入手,逐步攻克多个瓶颈性技术难题,前后经过三代样机的试制测试,最终成功研制出小容量、大容量微弱不溶异物视觉感知与检测机器人设备。归纳起来,本文完成的主要工作和取得的创新性成果如下:（1）分析了我国现有医药注射剂不溶异物的危害、产生、检测手段,对比了国外现有检测技术水平,指出研制全自动医药异物视觉检测机器人的必要性、重要性以及市场推广价值。重点介绍了检测机器人研制过程中面临的诸多技术难题,如异物种类多样、光学成像复杂、检测效率要求高等。（2）提炼了检测机器人研制的需求与关键指标。通过对大量不良样品的研究、归类、分析,确定了主要异物的种类及物理特性,基于此,提出了检测机器人“搓瓶-旋转-急停-动态成像-序列图像检测”的检测原理,并建立了异物运动学和力学模型,设计出运动异物的亮场光学方案和暗场光学方案。最终制定出视觉检测机器人的光、机、电、软件、控制整机方案及实施策略。（3）针对机械振动严重制约图像检测效果这一问题,研究了基于相位相关和SIFT特征的配准算法,分别适用于亮场序列图像配准和暗场序列图像配准。首先,通过动态双阈值椒盐噪声滤波算法、直方图均衡化算法和TOPHAT对比度增强算法对复杂背景下的低对比度图像进行预处理,提升了微弱异物目标与动态背景的区分尺度;然后,采用了双三次B样条插值方法缩放图像,以通过亚像素图像操作提升配准的精度和稳定性。基于上述预处理,针对亮场图像抖动问题,本文提出了改善的基于Canny边缘特征的傅里叶配准方法,以明显的边缘特征作为特征输入,消除了动态液面、瓶体特征变化等因素对配准的影响。针对暗场序列图像的振动消除,提出了依靠瓶体随机SIFT特征点配准的算法,解决了暗场图像下信息少、特征随机的配准难题。经大量实验验证,该算法适用于不同瓶体、不同亮度、噪声干扰的环境,鲁棒性好、配准精度高。（4）提出了BPNN与反向PM结合的图像分割方法,解决了微弱异物精准、精确分割难题。图像序列异物目标的分割效果及分割精度是检测机器人的核心指标,检测机器人需在检测目标微小、液面反光亮度随机变化、异物特征一致性差的情况下高效分割提取异物。传统的直接差分、累加差分、能量熵等分割效果不佳。为有效分割图像,提出了基于时间谱线特征的序列图像BPNN分割算法。首先,将图像的同一像素按照灰度值大小排序,变无序图像为有序图像,将序列图像转化为可提取特征有序序列;然后,采用归一化算子消除非均匀背景下特征向量不一致问题;最后,训练BP神经网络,并分割序列图像。分割结果表明,本文分割算法的抗干扰、抗振动能力显着提升,且异物分割率达到98%以上。为进一步提高分割精度,弥补BPNN分割目标偏小造成的边际决策问题,提出了反向PM分割算法,通过偏微分梯度特征对非均匀背景图像进行亚像素分割,再通过BPNN分割的异物结果对PM分割结果进行形态学命中操作,以命中结果作为最终的高精度异物特征。BPNN和PM两种方法配合使用即可保证分割精度,又可保证分割性能,为检测机器人准确率、精度性能指标提供了技术支撑。（5）提出了基于异物几何特征、灰度特征、纹理特征为特征向量的PSO-RBFSVM多级分类方法,解决了异物多特征多级分类与识别难题。根据异物特征对不合格品进行分类是评估AOI检测设备的重要指标,既可用于表征检测设备的判别准确率,又可为生产企业提供工艺改善的参考。针对异物特征集维数大、相关度不确定等问题,提出了PCA降维的方法,将多维向量压缩为少数若干正交特征向量集,提升了异物特征集的可区分度,降低了无效特征的干扰;然后利用PSO方法对各SVM分类器的参数寻优得到高维最优分类曲面,实现了异物的多级分类,分类精度、分类速度可满足异物的在线分类,分类结果可用于生产过程故障预测。（6）成功研制医药异物视觉检测机器人系统。通过深度分析医药异物检测机器人研制面临的光机电设备制造难题,从机械建模仿真、运动分析、样机试验等多方面入手,逐步剖析,层层深入,通过大量的试验验证与技术升级,成功攻克核心制约技术难题。项目组经过三代样机的整机试制造,研制出机器人的最优上瓶机构、搓瓶机构、检测机构、下料与剔除机构,并开发出保证机器人高速高精度运行的控制系统和实时性软件系统。检测机器人经多家客户使用和KnappKushner标准测试,一致认可设备的检测效果,检测精度可达40μm以下。检测机器人软件系统经过升级迭代,已可直接联线注射剂灌装高速生产线,检测机器人的成功研制对保障制药企业医药品质,降低用药安全隐患意义重大。
洪宇[5]（2018）在《基于STM32的油液污染检测系统研究》文中认为在航空领域的液压系统油液中固体颗粒污染物引起的液压系统故障占总污染故障的60%70%,油液污染已成为液压系统最主要的故障根源。油液中固体颗粒的多少和大小可用油液污染度定量地表示,油液污染度不仅反映了单位体积油液中固体颗粒污染物的含量,而且还反映了设备的磨损状况。对液压系统油液的污染监测越来越成为日常维护的重要环节,是保障设备正常运行和防止重大故障的发生的关键技术。基于STM32的油液污染检测系统在遮光法检测的基础上,探讨研究一种对液压系统中液压油进行污染检测的技术。本课题的研究为实现液压系统油液的污染检测提供了一种有效的技术途径,在航空航天及其他对所用液压系统可靠性及稳定性要求较高的领域有着广阔的前景。本文分析了油液污染检测传感器的发展历史以及当前国内外油液污染检测传感器研制的研究现状,研究的背景意义。进行了系统方案设计、油液污染检测传感器采集与处理系统设计、预测算法和上位机软件设计,可将采用遮光型颗粒计数原理的油液污染检测传感器产生的信号通过系统的分析与转换,从而进行智能采集,最后通过CAN总线发送给上位机,并可对油液污染进行预测。本设计完成了原理样机,并用实验的方法验证了所研制系统的可行性。实验结果表明,原理样机经过与离线设备对比实验验证系统完成预期功能,误差较低,重复性和不确定度满足设计要求。通过浓度预测值与实际测量值的比较,证明预测准确率较高。
李健乐[6]（2018）在《光阻法颗粒计数器的研究》文中进行了进一步梳理在造成液压系统故障的众多因素中,油液中的颗粒污染物占了一半以上,因此检测油液污染度是近年来液压系统中的研究热点。而颗粒计数器的功能就是测量液压油中的污染度,检测出油液中的固体颗粒浓度,达到检测和提醒的功能,以减少因油液污染而使设备损坏的几率。颗粒计数器的研究中,提高测量精度是研究的关键。在造成测量误差的因素中,油液中的气泡经常导致颗粒测量不准。因此需要提升颗粒计数器测量精度,解决气泡造成误差的原因。首先对颗粒计数器的放大电路进行了设计,设计了包含互阻运算放大电路、差分放大电路（一）、带阻滤波电路、差分放大电路（二）、对数放大电路的整体电路,将颗粒穿过检测区后所产生的光信号转化为电信号,并将其放大至便于检测的倍数。并且重点研究电路噪声对放大电路产生的干扰,对其进行处理,并对滤波器进行仿真计算,以达到降噪作用。其次使用Zemax软件对气泡在检测区内被平行光照射后所产生的光信号进行仿真分析,并对单气泡、两气泡重合、相交以及气泡内含有液滴的多种工况进行分析。根据上述分析结果,提出气泡识别方法,即气泡在经过检测区时,所形成的不同于颗粒的光信号,根据该特征,对测量数据结果进行分析,将气泡特征的数据进行剔除,从而避免气泡所造成的测量误差。最后对所设计的颗粒计数平台进行实验测试,对粒径为4μm、6μm、14μm颗粒配比液压油进行测试,测出上述三种粒径颗粒的电压阈值,并在不同流速下进行测量。进行气泡处理方法的验证实验,并将其实验结果与传统的超声波除泡法、正压消泡法所测结果进行对比,对比结果证明了气泡处理方法的可靠性。
王灏,申晋,刘伟,陈文钢,马立修,王雅静[7]（2017）在《基于光阻法的小光束截面粒径信息提取方法》文中研究指明为了实现同时兼顾大、小颗粒测量的液体颗粒计数,在分析细小光束照射下球形颗粒脉冲信号波形特征的基础上,提出了一种颗粒粒径信息提取方法,该方法通过对脉冲信号积分将颗粒脉冲信号的幅度与持续时间结合,可更加准确地提取颗粒的等效粒径信息.对理想脉冲信号进行数值模拟,并采用乳胶微粒标准物质进行实验测试,结果表明,该方法能够有效地提取大颗粒和小颗粒的粒径信息,从而拓宽了仪器检测范围.同时,分析了流速和噪声对该方法提取粒径准确性的影响,结果表明当流速波动小于10%时,测量误差小于5.41%;当噪声小于1%时,测量误差小于0.50%.
杨渊[8]（2016）在《矿用自卸车车载式液压油颗粒计数器的设计与实现》文中进行了进一步梳理随着采矿业和大型行业建设工程的发展,矿用自卸车在露天矿山、采石场以及大型建筑工地的需求急剧增加。液压油作为矿用自卸车液压传动系统传递动力和提供润滑的工作介质,其受污染程度直接影响矿用自卸车的工作状况。为了保障矿用自卸车正常工作,降低故障发生率,必须检测矿用自卸车液压油的污染程度。目前矿用自卸车液压油污染度仍采用定期的离线检测法,其检测周期较长,检测结果易受外界环境影响,不能及时反映液压油的污染度。因此,研制一种能够实时检测矿用自卸车液压油污染度的检测仪器具有非常重要的现实意义。本文通过分析不同的液压油污染度检测方法的特点,依据目前国内外通常采用固体颗粒物含量来评价油液污染度,提出基于光阻法原理,采用PIC微控制器和光电传感器的检测方案,设计一种矿用自卸车车载式液压油颗粒计数器,实现对液压油的污染度进行实时检测。根据液压油颗粒计数器的性能指标,采用模块化的思想,制定了总体设计方案,包括测量区尺寸设计、硬件电路设计和软件设计。根据测量颗粒的尺寸范围和特点,设计了测量区尺寸。硬件电路设计主要由信号采集模块、微控制器模块和流量控制模块组成,信号采集模块是液压油颗粒计数器的核心部分,将通过颗粒检测区域的光信号转换为计数信号以便于颗粒计数；微控制器模块以PIC16F877A为控制核心,主要完成颗粒计数的启动与停止、颗粒基准值的设置、液压油污染度等级超限提醒以及数据通信等功能；流量控制模块实现液压油以稳定的流速通过颗粒测量区域。在硬件电路设计的基础上,在MPLAB软件开发环境中采用C语言完成了颗粒计数器的软件设计,以实现实时检测矿用自卸车液压油污染度。在实验室搭建了实验平台,配置了不同颗粒粒径的油液,分别对颗粒计数器各模块的功能以及整体功能进行了测试和分析。实验结果表明,L-HM46液压油流速在一定范围变化时,依据IS04406油液污染度标准,本文所设计的颗粒计数器能够检测液压油中颗粒粒径为>4μm、＞6μm和>14μm颗粒数以及液压油污染度等级；液压油颗粒计数器计数结果重复性误差小于4%,与标定的计数值的偏差小于±3%,表明该液压油颗粒计数器的检测结果可靠、稳定。
陈刚,莫玲,刘嘉馨,王红,杨成民[9]（2015）在《聚合人血红蛋白类血液代用品中不溶微粒含量检定方法的研究》文中提出目的选取5批实验室自制的HBOCs制品溶液,考察其不溶性微粒的含量并比较不同检测方法检测结果的差异。方法按照《中国药典》（2010年版,三部）不溶性微粒规定的光阻法和显微计数法对HBOCs制品进行检测。结果实验选取的5批次HBOCs制品不溶性微粒检测结果均符合《中国药典》（2010年版）相关要求;光阻法检测结果明显高于显微计数法检测结果;HBOCs溶液不同梯度稀释后,显微计数法检测结果线性相关性分别为0.9095（>10μm粒径）和0.8255（>25μm粒径）,而光阻法检测结果线性相关性分别为0.1967（>10μm粒径范围）和0.0283（>25μm粒径范围）。结论选取的HBOCs制品不溶性微粒含量质量总体情况较好;梯度稀释法显示,显微计数法检测HBOCs不溶性微粒结果具有较明显的线性相关性,而光阻法检测结果无明显线性关系,二者检测结果具有显着差异。
周正义[10]（2015）在《葡萄糖注射液中不溶性颗粒物光散射可视化检测技术研究》文中进行了进一步梳理不溶性颗粒物是药典规范中一项重要的检测指标。注射液中不溶性颗粒物所引起的医药安全问题,受到众多研究人员的关注。由于传统的人工目测的局限性以及光阻检测方法的原理限制,使得注射液中不溶性颗粒物的检测判断效率较低,对注射液的质量控制产生不利影响。将光散射理论与可视化图像处理技术相结合的新型检测技术用于不溶性颗粒物的检测成为注射液质量检测技术发展的新方向。在现场调研和文献调研的基础上,本文以葡萄糖注射液为研究对象,提出了一种新型的检测技术方案。该方案完成了葡萄糖注射液中不溶性颗粒物可视化图像检测系统的总设计；分析了不溶性颗粒物在葡萄糖注射液中的来源及运动轨迹；利用高分辨率相机采集了在一定照度下葡萄糖注射液中不溶性颗粒物进行散射光的序列图像；实现了待研究图像的预处理以及图像有效检测区域标定；建立了图像背景模型并对背景噪声和随机噪声进行了分析抑制研究；结合背景差和改进的Mean Shift算法对葡萄糖注射液中不溶性颗粒物进行了跟踪检测研究。根据模拟性实验,搭建了一个旋转急停的实验平台,实现了序列图像中对检测对象的分割、提取,完成了颗粒物识别,并获得了相应实验结果。本文通过开展测试机理研究与实验测试分析,完成了葡萄糖注射液中不溶性颗粒物的浓度检测、排除了葡萄糖注射液中不溶性颗粒物检测过程中气泡产生的干扰、分析了葡萄糖注射液中玻璃渣、木屑、纤维和粉末残渣等不溶性颗粒物的特征信号,验证了光散射可视化序列图像检测系统的可行性和合理性,确认了光散射可视化检测技术所具有的良好应用前景,为进一步深入开展医药智能化检测研究积累了有益经验。
二、光阻法智能微粒检测仪的设计与研究（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、光阻法智能微粒检测仪的设计与研究（论文提纲范文）
（1）肠外营养处方审核模型的构建与应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 中英文缩略词表 |
| 前言 |
| 第一章 肠外营养处方安全性评价知识库的建立 |
| 前言 |
| 1 资料与方法 |
| 1.1 检索策略 |
| 1.2 文献纳入标准和排除标准 |
| 1.3 评价方式 |
| 2 结果 |
| 2.1 纳入研究概况 |
| 2.2 文献质量等级和指标认可度 |
| 2.3 电解质浓度 |
| 3 结论 |
| 第二章 肠外营养处方合理性评价知识库的建立 |
| 前言 |
| 1 知识采集方案 |
| 1.1 知识采集的途径 |
| 1.2 知识采集的标准 |
| 1.3 知识采集的结果 |
| 2 TNA合理组方计算步骤流程设计 |
| 2.1 TNA合理组方计算步骤流程设计的过程 |
| 2.2 TNA合理组方计算步骤流程设计的结果 |
| 3 应用肠外营养处方合理性评价指标集进行病例分析和组方计算 |
| 第三章 肠外营养处方审核模型的构建与实现 |
| 前言 |
| 1 肠外营养处方审核要点 |
| 2 信息化肠外营养处方审核逻辑 |
| 3 肠外营养处方审核功能模块设计 |
| 3.1 采用B/S(Browser/Server)架构设计模式 |
| 3.2 系统框架设计 |
| 3.3 系统功能模块 |
| 第四章 肠外营养处方审核模型的应用 |
| 前言 |
| 1 材料与方法 |
| 2 研究结果 |
| 3 讨论 |
| 3.1 我院临床TPN使用的基本情况 |
| 3.2 典型不合理TPN处方案例分析 |
| 4 结论与展望 |
| 参考文献 |
| 综述 肠外营养混合液水相相容性影响因素研究进展 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间发表的学术论文与研究成果 |
（2）基于光阻法的液体颗粒计数系统研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及概况 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 固体颗粒的检测方法 |
| 1.2 国内外研究现况 |
| 1.2.1 国内研究现状 |
| 1.2.2 国外研究现状 |
| 1.2.3 研究现状小结 |
| 1.3 论文研究意义及主要研究内容 |
| 1.4 本章小结 |
| 第2章 颗粒计数系统总体方案 |
| 2.1 液体颗粒计数器评价指标 |
| 2.2 光阻法检测原理 |
| 2.3 液体颗粒计数器系统组成 |
| 2.4 测量区尺寸设计 |
| 2.5 光路设计 |
| 2.5.1 光源 |
| 2.5.2 准直透镜 |
| 2.5.3 光学狭缝 |
| 2.5.4 光路中各元件的安装方式 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 颗粒计数系统硬件电路设计 |
| 3.1 硬件电路构成 |
| 3.2 激光二极管驱动电路 |
| 3.3 信号处理电路 |
| 3.3.1 I-V转换电路 |
| 3.3.2 单位增益KRC滤波电路 |
| 3.3.3 差分放大电路 |
| 3.4 主控制系统设计 |
| 3.4.1 步进电机驱动模块 |
| 3.4.2 比较计数模块 |
| 3.4.3 电源模块 |
| 3.4.4 触摸屏模块 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 颗粒计数系统软件系统开发 |
| 4.1 软件总体框架 |
| 4.2 上位机程序设计 |
| 4.3 下位机程序设计 |
| 4.3.1 主循环模块 |
| 4.3.2 清洗子程序 |
| 4.3.3 检测子程序 |
| 4.3.4 标定子程序 |
| 4.3.5 查询子程序 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 颗粒计数系统测试与分析 |
| 5.1 误差分析 |
| 5.1.1 安装误差 |
| 5.1.2 转速误差 |
| 5.1.3 体积误差 |
| 5.1.4 电压误差 |
| 5.2 颗粒计数系统功能测试 |
| 5.2.1 尺寸校准实验 |
| 5.2.2 流速变化实验 |
| 5.3 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
（3）医药质量检测关键技术及其应用综述（论文提纲范文）
| 0 引 言 |
| 1 医药质量检测内容及现行标准 |
| 1.1 医药可见异物检测及其标准 |
| 1.2 药物成分检测及其标准 |
| 1.3 包装缺陷质量检测及其标准 |
| 2 医药质量检测关键技术 |
| 2.1 光阻法检测 |
| 1)检测原理 |
| 2)医药质量检测应用 |
| 2.2 X射线检测 |
| 1)检测原理 |
| 2)医药质量检测方法 |
| (1)X射线荧光法 |
| (2)X射线衍射法 |
| (3)基于X射线图像的深度学习算法 |
| 3)医药质量检测应用 |
| 2.3 激光检测 |
| 2.4 高光谱检测 |
| 1)检测原理 |
| 2)检测方法与面临问题 |
| 3)医药质量检测应用 |
| 2.5 机器视觉检测 |
| 1)机器视觉系统 |
| 2)医药质量检测方法 |
| (1)经典检测算法 |
| (2)深度学习算法 |
| 3)医药质量检测应用 |
| 3 挑战与展望 |
| 4 结 论 |
（4）医药视觉检测机器人异物感知方法与检测系统研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题的研究背景及意义 |
| 1.1.1 医药市场及制药设备现状 |
| 1.1.2 不溶异物污染及危害 |
| 1.1.3 现有注射剂生产工艺 |
| 1.2 国内外医药注射剂不溶异物检测设备现状 |
| 1.2.1 Eisai基于光阻法的线扫描异物检测设备 |
| 1.2.2 德国Seidenader基于CCD序列图像的检测设备 |
| 1.2.3 意大利Brevetti CEA基于机器人多视角检测的智能设备 |
| 1.2.4 国内外医药检测设备现状 |
| 1.3 医药注射剂不溶异物检测的难题 |
| 1.4 项目来源及本文的主要研究内容 |
| 第2章 医药视觉检测机器人设计 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 检测需求与分析 |
| 2.2.1 医药异物的来源及分类 |
| 2.2.2 医药异物检测难点分析 |
| 2.3 医药视觉检测原理分析 |
| 2.4 医药视觉检测光学方案 |
| 2.5 医药视觉检测机器人机械设计方案 |
| 2.5.1 医药视觉检测机器人关键模组设计与分析 |
| 2.5.2 医药视觉检测机器人电气控制方案设计 |
| 2.6 医药视觉检测机器人软件架构 |
| 2.7 医药视觉检测机器人检测策略研究 |
| 2.7.1 医药视觉检测难点分析 |
| 2.7.2 医药视觉检测策略 |
| 2.8 本章小结 |
| 第3章 基于Canny-FFT与 SIFT特征的明暗场配准方法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 医药异物序列图像预处理算法 |
| 3.2.1 基于动态双阈值限定的噪声滤波器设计 |
| 3.2.2 微弱异物图像形态学TOPHAT增强 |
| 3.2.3 图像双三次B样条曲线插值 |
| 3.3 基于Canny边缘特征的FFT明场图像配准算法 |
| 3.3.1 传统Fourier-Mellin配准算法 |
| 3.3.2 改进的基于Canny边缘特征傅里叶图像配准 |
| 3.3.3 实验与分析 |
| 3.4 基于SIFT特征的暗场图像配准算法 |
| 3.4.1 SIFT特征点检测及配准 |
| 3.4.2 实验与分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 基于BPNN与反向PM融合的序列图像分割方法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 基于时间谱线特征的BP神经网络分割算法 |
| 4.2.1 BP神经网络模型概述 |
| 4.2.2 基于时间谱线特征的BP神经网络分割算法 |
| 4.2.3 实验与分析 |
| 4.3 基于反向PM模型图像精确分割方法 |
| 4.3.1 PM扩散模型概述 |
| 4.3.2 反向PM扩散模型 |
| 4.3.3 反向PM模型图像分割算法步骤 |
| 4.3.4 实验结果与分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 基于PSO-RBF-SVM的多特征多级分类方法 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 基于几何特征的注射剂不溶异物分类规则 |
| 5.2.1 异物特征几何特征提取 |
| 5.2.2 异物特征灰度特征提取 |
| 5.2.3 异物特征纹理特征提取 |
| 5.2.4 特征提取实验结果 |
| 5.3 基于主成分分析法的特征降维 |
| 5.3.1 主成分基本原理 |
| 5.3.2 主成分特征的降维步骤 |
| 5.4 基于支持向量机分类算法的异物正次品判别 |
| 5.4.1 支持向量机方法 |
| 5.4.2 实验结果 |
| 5.4.3 基于粒子群算法的RBF-SVM的参数寻优方法 |
| 5.4.4基于PSO-RBF-SVM异物分类实验 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 医药视觉检测机器人研制及应用 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 医药异物视觉检测机器人研发历程 |
| 6.3 医药异物视觉检测机器人硬件开发 |
| 6.3.1 整体机构 |
| 6.3.2 上料机构 |
| 6.3.3 抓瓶与搓瓶机构 |
| 6.3.4 跟踪机构 |
| 6.3.5 检测机构 |
| 6.3.6 剔除机构 |
| 6.3.7 光机电控制系统 |
| 6.4 医药视觉检测机器人软件开发 |
| 6.5 实验结果及分析 |
| 6.5.1 基于Knapp-Kushner测试的人机对比 |
| 6.5.2 检测性能 |
| 6.6 本章小结 |
| 结论与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附录 A 攻读博士学位期间发表的学术论文 |
| 附录 B 攻读博士学位期间授权的国家发明专利 |
| 附录 C 攻读博士学位期间参与的科研项目和所获奖励 |
（5）基于STM32的油液污染检测系统研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景和意义 |
| 1.2 油液污染度测量技术的发展和国内外研究现状 |
| 1.2.1 液压系统污染的产生原因 |
| 1.2.2 油液污染对液压系统的危害 |
| 1.2.3 油液污染程度的检测方法 |
| 1.2.4 油液污染检测国外研究现状 |
| 1.2.5 油液污染检测国内硏究现状 |
| 1.3 本课题主要研究内容 |
| 第2章 油液污染检测方法和总体方案设计 |
| 2.1 油液污染检测方法的选取 |
| 2.2 光阻法原理 |
| 2.3 液压油污染度等级标准 |
| 2.4 污染度预测方法 |
| 2.4.1 BP神经网络 |
| 2.4.2 BP神经网络在油液污染判断中应用的可行性分析 |
| 2.4.3 系统功能要求及主要性能指标 |
| 2.5 颗粒计数器的总体方案设计 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 基于STM32的油液污染检测传感器信号采集技术 |
| 3.1 传感器的选型 |
| 3.1.1 测量区的尺寸设计 |
| 3.1.2 光源的选择 |
| 3.1.3 比较电路的设计 |
| 3.2 STM32及其外围电路设计 |
| 3.2.1 微控制器的技术参数 |
| 3.2.2 外围电路设计 |
| 3.2.3 电源部分设计 |
| 3.2.4 LCD显示部分设计 |
| 3.2.5 CAN通信接口模块 |
| 3.3 本章小结 |
| 第4章 基于STM32的油液污染检测系统软件设计 |
| 4.1 总体软件设计 |
| 4.1.1 计数软件设计 |
| 4.1.2 CAN通信模块程序设计 |
| 4.1.3 TFT显示模块软件设计 |
| 4.2 浓度值预测模块设计 |
| 4.2.1 BP神经网络对污染度预测模型的建立 |
| 4.2.2 训练过程 |
| 4.3 上位机软件设计 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 实验与误差分析 |
| 5.1 调试与分析 |
| 5.2 系统功能实验 |
| 5.3 标定及验证实验 |
| 5.3.1 实验准备 |
| 5.3.2 油液污染检测传感器采集与处理系统标定 |
| 5.3.3 污染度测试 |
| 5.3.4 实验数据处理与分析 |
| 5.4 实验结论 |
| 5.5 本章小结 |
| 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（6）光阻法颗粒计数器的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究的目的及意义 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.2.1 颗粒计数器的研究现状 |
| 1.2.2 影响测量结果的因素研究现状 |
| 1.3 本文研究的主要内容 |
| 第二章 颗粒的分布及颗粒检测方法 |
| 2.1 颗粒的分布 |
| 2.1.1 粒径的定义 |
| 2.1.2 粒径的分布 |
| 2.2 光阻法及其测量原理 |
| 第三章 电路的设计与分析 |
| 3.1 各级电路的设计 |
| 3.1.1 互阻运算放大电路 |
| 3.1.2 差分放大电路(一) |
| 3.1.3 带阻滤波器 |
| 3.1.4 差分放大电路(二) |
| 3.1.5 对数放大电路 |
| 3.2 电路中的噪声分析 |
| 3.2.1 系统外部噪声 |
| 3.2.2 系统内部噪声 |
| 3.2.3 电路的降噪处理 |
| 3.2.4 带阻滤波器电路的仿真 |
| 3.2.5 电路噪声的仿真计算 |
| 3.3 整体电路的设计 |
| 3.4 元器件的选取与测试 |
| 3.4.1 各传感器灵敏度的比较 |
| 3.4.2 激光二极管的选取 |
| 3.4.3 光电二极管的选取 |
| 3.4.4 运算放大器的选取 |
| 3.4.5 滤波器的测试 |
| 3.5 颗粒的测量 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 提高测量精度的气泡识别方法 |
| 4.1 油液中气泡的光学特性与生成过程 |
| 4.2 气泡识别方法以及流过检测区时的各种工况及其分析 |
| 4.2.1 气泡识别方法原理 |
| 4.2.2 气泡流经检测区时的工况分析 |
| 4.2.3 气泡识别方法的提出 |
| 4.3 本章小结 |
| 第五章 实验与结果分析 |
| 5.1 颗粒计数器实验测试平台 |
| 5.2 信号放大输出的测试 |
| 5.3 阈值标定实验 |
| 5.4 不同流速的对比实验 |
| 5.5 气泡识别方法的测量 |
| 5.6 气泡识别方法实验的验证 |
| 5.7 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 研究生期间发表的论文 |
（7）基于光阻法的小光束截面粒径信息提取方法（论文提纲范文）
| 0 引言 |
| 1 光阻法颗粒测量原理 |
| 2 小光束截面下球形颗粒理想脉冲 |
| 3 小光束截面下粒径信息提取 |
| 4 流速和噪声对测量准确性影响 |
| 5 实验验证 |
| 6 结论 |
（8）矿用自卸车车载式液压油颗粒计数器的设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 液压油污染度检测技术概述 |
| 1.3 液压油污染度检测发展概况 |
| 1.3.1 国外研究现状 |
| 1.3.2 国内研究现状 |
| 1.4 论文的研究意义和主要工作 |
| 1.4.1 论文的研究意义 |
| 1.4.2 论文的主要工作 |
| 第2章 液压油污染度检测原理 |
| 2.1 液压油污染度等级标准 |
| 2.1.1 NAS1638污染度等级标准 |
| 2.1.2 ISO4406污染度等级标准 |
| 2.2 光阻法原理 |
| 2.3 本章小结 |
| 第3章 液压油颗粒计数器的总体方案设计 |
| 3.1 颗粒计数器功能要求及主要性能指标 |
| 3.2 颗粒计数器的总体方案设计 |
| 3.2.1 测量区尺寸设计 |
| 3.2.2 硬件方案设计 |
| 3.2.3 软件方案设计 |
| 3.3 本章小结 |
| 第4章 液压油颗粒计数器的硬件设计 |
| 4.1 传感器的选型 |
| 4.1.1 光源选型 |
| 4.1.2 光电检测器选型 |
| 4.2 信号采集模块 |
| 4.2.1 光源驱动电路设计 |
| 4.2.2 信号调理电路设计 |
| 4.2.2.1 I-V转换电路 |
| 4.2.2.2 信号放大电路 |
| 4.2.2.3 二阶有源滤波电路 |
| 4.2.3 颗粒比较计数电路设计 |
| 4.2.4 颗粒通道标定电路 |
| 4.3 定时电路设计 |
| 4.4 微控制器模块 |
| 4.5 流量控制模块 |
| 4.5.1 电机驱动电路设计 |
| 4.5.2 光电开关电路设计 |
| 4.6 CAN总线接口电路设计 |
| 4.7 系统电源设计 |
| 4.8 电路抗干扰设计 |
| 4.9 本章小结 |
| 第5章 软件设计 |
| 5.1 颗粒计数模块 |
| 5.1.1 模拟计数芯片82C54读写时序 |
| 5.1.2 颗粒计数程序 |
| 5.2 CAN通信模块 |
| 5.2.1 MCP2515初始化程序 |
| 5.2.2 MCP2515的读写程序 |
| 5.2.3 中断服务程序 |
| 5.3 定时模块 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 实验及结果分析 |
| 6.1 颗粒计数器功能测试平台 |
| 6.2 颗粒计数器各模块功能测试 |
| 6.2.1 信号放大模块功能测试 |
| 6.2.2 颗粒比较模块功能测试 |
| 6.2.3 光源模块测试 |
| 6.3 颗粒计数器整体功能实验平台 |
| 6.4 颗粒计数器整体功能实验 |
| 6.4.1 油液配置 |
| 6.4.2 阈值标定实验 |
| 6.4.3 对比实验 |
| 6.4.4 流速变化实验 |
| 6.5 本章小结 |
| 总结与展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的学位论文 |
（9）聚合人血红蛋白类血液代用品中不溶微粒含量检定方法的研究（论文提纲范文）
| 1 材料与方法 |
| 1.1实验原料来源 |
| 1.2仪器与试剂 |
| 1. 3 方法 |
| 1.3.1微粒检查用水的制备 |
| 1.3.2光阻法测定HBOCs制品中不溶性微粒含量 |
| 1. 3. 3显微计数法测定HBOCs制品中不溶性微粒含量 |
| 1.3.4不同稀释梯度的HBOCs溶液的制备 |
| 2 结果 |
| 2.1 5批HBOCs制品的测定结果 |
| 2.2不同稀释梯度HBOCs溶液不溶性微粒的测定 |
| 3 讨论 |
（10）葡萄糖注射液中不溶性颗粒物光散射可视化检测技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 论文研究的背景和意义 |
| 1.2 国内外研究相关技术及现状 |
| 1.2.1 国外研究相关技术及现状 |
| 1.2.2 国内研究相关技术及现状 |
| 1.3 论文的主要内容和组织结构 |
| 第2章 葡萄糖注射液中不溶性颗粒可视化检测机理 |
| 2.1 颗粒检测技术原理 |
| 2.1.1 颗粒的基本概念 |
| 2.1.2 溶液中不溶性颗粒物的检测技术 |
| 2.2 序列图像中运动小目标检测原理 |
| 2.2.1 先检测后跟踪法(DBT) |
| 2.2.2 先跟踪后检测法(TBD) |
| 2.3 本章小结 |
| 第3章 葡萄糖中不溶性颗粒可视化检测系统设计 |
| 3.1 研究对象的检测分析 |
| 3.1.1 葡萄糖注射液中不溶性颗粒物的来源分析 |
| 3.1.2 葡萄糖注射液中不溶性颗粒物的动力学分析 |
| 3.2 葡萄糖中不溶性颗粒光散射可视化检测系统总设计 |
| 3.3 检测系统光源设计 |
| 3.3.1 光源的类型选取 |
| 3.3.2 照明方案设计 |
| 3.3.3 光学镜头分析 |
| 3.4 电气控制模块设计 |
| 3.4.1 旋转急停装置的设计 |
| 3.4.2 旋转电机的伺服控制 |
| 3.4.3 刹车急停和相机触发控制 |
| 3.5 机器可视化图形界面的开发 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 机器可视化序列图像处理及测试算法研究 |
| 4.1 机器可视化序列图像预处理 |
| 4.1.1 机器可视化图像有效检测区域标定 |
| 4.1.2 机器可视化图像的噪声分析和抑制 |
| 4.2 机器可视化图像背景的设定 |
| 4.2.1 机器可视化图像背景的估计 |
| 4.2.2 机器可视化图像背景设计的模型建立 |
| 4.2.3 机器可视化图像背景模型实验分析 |
| 4.3 机器可视化图像中不溶性颗粒的识别算法研究 |
| 4.3.1 机器可视化图像中不溶性颗粒物的目标跟踪 |
| 4.3.2 机器可视化图像中不溶性颗粒物的分割 |
| 4.3.3 机器可视化图像的特征信号提取 |
| 4.3.4 机器可视化图像中颗粒的识别和提取 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 实验仿真分析 |
| 5.1 不溶性颗粒物特征信号提取仿真 |
| 5.2 葡萄糖注射液的结果测试实验 |
| 5.3 本章小结 |
| 第6章 总结展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及科研成果 |
四、光阻法智能微粒检测仪的设计与研究（论文参考文献）
- [1]肠外营养处方审核模型的构建与应用[D]. 柳波. 大理大学, 2021(09)
- [2]基于光阻法的液体颗粒计数系统研究[D]. 陈明. 浙江大学, 2020(06)
- [3]医药质量检测关键技术及其应用综述[J]. 张辉,易俊飞,王耀南,吴刘宸,陈瑞博. 仪器仪表学报, 2020(03)
- [4]医药视觉检测机器人异物感知方法与检测系统研究[D]. 吴成中. 湖南大学, 2019
- [5]基于STM32的油液污染检测系统研究[D]. 洪宇. 北京工业大学, 2018(05)
- [6]光阻法颗粒计数器的研究[D]. 李健乐. 太原理工大学, 2018(11)
- [7]基于光阻法的小光束截面粒径信息提取方法[J]. 王灏,申晋,刘伟,陈文钢,马立修,王雅静. 光子学报, 2017(01)
- [8]矿用自卸车车载式液压油颗粒计数器的设计与实现[D]. 杨渊. 西南交通大学, 2016(10)
- [9]聚合人血红蛋白类血液代用品中不溶微粒含量检定方法的研究[J]. 陈刚,莫玲,刘嘉馨,王红,杨成民. 中国输血杂志, 2015(12)
- [10]葡萄糖注射液中不溶性颗粒物光散射可视化检测技术研究[D]. 周正义. 西南石油大学, 2015(08)
标签：颗粒计数器论文;