[发明专利]一种基于深度学习的输液器导管涂胶缺陷检测方法在审
| 申请号： | 202011039540.2 | 申请日： | 2020-09-28 |
| 公开（公告）号： | CN112381755A | 公开（公告）日： | 2021-02-19 |
| 发明（设计）人： | 赵小明;张石清;杨本全;林军华;徐峰;罗坚;潘波 | 申请（专利权）人： | 台州学院;迈得医疗工业设备股份有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T5/00;G06T3/40;G06T5/40;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 杭州赛科专利代理事务所(普通合伙) 33230 | 代理人： | 宋飞燕 |
| 地址： | 318000 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的输液器导管涂胶缺陷检测方法，通过摄像头采集若干输液器的涂胶图像；对所有涂胶图像预处理后得到预处理图像，根据涂胶端的缺陷对预处理图像设置标签，形成涂胶缺陷数据集；扩充涂胶缺陷数据集；构造基于深度残差网络的SSD网络模型；对涂胶缺陷数据集中任一预处理图像的涂胶端设置目标框；通过涂胶缺陷数据集训练所述基于深度残差网络的SSD网络模型，对实时获取的涂胶图像作为训练好的基于深度残差网络的SSD网络模型输入进行涂胶缺陷的检测与识别。通过深度学习来自动检测判断导管涂胶缺陷，填补了输液器导管涂胶缺陷检测的空白，大大增加了输液器的生产装配的效率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 输液 导管 涂胶 缺陷 检测 方法 | ||
【主权项】：
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