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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
이법기 (기술보증기금) 권성근 (경일대학교)
저널정보
한국멀티미디어학회 멀티미디어학회논문지 멀티미디어학회논문지 제21권 제6호
발행연도
2018.6
수록면
659 - 666 (8page)

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The classification of the tablets recovered according to prescription changes is usually carried out manually by a number of pharmacists at the hospitals. Relatively high-wage pharmacists carry out the reclassification of the tablets, which results in a large loss of time and labor, and if the tablets are incorrectly classified, this can lead to medical accidents. In order to overcome these problems, a new automatic tablet classifying machine has been introduced. In the conventional automatic tablet classifying machine, tablets having various shapes, sizes, and colors are transferred to a classifying machine through the line feeder. Problems such as breakaway of the tablets from the line feeder, pilling of the tablets in the line feeder, and appearance contamination of the tablets occur. In this paper, we propose a system that automatically classifies the shape, size, and color of tablets through individual supply method by vacuum adsorption and image processing.
#Tablets Classification #Vacuum Adsorption #Edge Detection #Binarization

목차

ABSTRACT
1. 서론
2. 일반적인 알약 분류 시스템
3. 제안한 알약 자동 분류 시스템
4. 실험 결과 및 고찰
5. 결론
REFERENCE

참고문헌 (8)

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