改进MobilenetV3-Small网络结构的药片定位识别方法

针对人工核药效率低的问题,提出了一种改进MobilenetV3-Small网络结构的药片定位识别方法。将获取的原始图片转换到LAB颜色空间,对LAB颜色空间下的L通道进行Canny边缘分割、形态学处理、图像填充、单一药片图像框选,实现对单一药片的定位;通过加载预训练权重,使用K-means聚类算法优化输入尺寸,根据特征图修改网络层等方法改进MobilenetV3-Small网络结构;结合图像处理的定位方法和改进MobilenetV3-Small网络的识别方法,实现对药片的快速准确检测。最终在处理得到的523张单一药片图像上,药片识别算法最终Loss值为0.000035,验证了算法的有效性。