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在化工、制药等领域中,结晶反应过程是决定最终产品质量的关键一环,因此实时地对结晶反应过程加以控制,能够大大提高产品的合格率,这就需要利用图像分析的手段对晶体生长状态加以监测从而控制反应的进行。为了获取较为清晰的晶体图像,本文采用了侵入式图像采集系统,但相应会引入大量干扰因素,例如:光照不均匀所产生的阴影、水滴干扰、杂质等。这些因素会导致利用传统图像分割方法并不能获取准确的晶体尺寸,难以准确判断晶体形状,而使用基于深度学习的分割算法不仅需要大量样本而且需要花费大量时间进行训练,因此并不能满足实时性监测