一種基于深度學習的輸液器導管涂膠缺陷檢測方法
基本信息
| 申請?zhí)?/td> | CN202011039540.2 | 申請日 | - |
| 公開（公告）號 | CN112381755A | 公開（公告）日 | 2021-02-19 |
| 申請公布號 | CN112381755A | 申請公布日 | 2021-02-19 |
| 分類號 | G06T7/00(2017.01)I; | 分類 | 計算；推算；計數(shù); |
| 發(fā)明人 | 趙小明;張石清;楊本全;林軍華;徐峰;羅堅;潘波 | 申請（專利權）人 | 邁得醫(yī)療工業(yè)設備股份有限公司 |
| 代理機構 | 杭州賽科專利代理事務所（普通合伙） | 代理人 | 宋飛燕 |
| 地址 | 318000浙江省臺州市市府大道1139號 | ||
| 法律狀態(tài) | - | ||
摘要
| 摘要 | 本發(fā)明公開了一種基于深度學習的輸液器導管涂膠缺陷檢測方法，通過攝像頭采集若干輸液器的涂膠圖像；對所有涂膠圖像預處理后得到預處理圖像，根據(jù)涂膠端的缺陷對預處理圖像設置標簽，形成涂膠缺陷數(shù)據(jù)集；擴充涂膠缺陷數(shù)據(jù)集；構造基于深度殘差網(wǎng)絡的SSD網(wǎng)絡模型；對涂膠缺陷數(shù)據(jù)集中任一預處理圖像的涂膠端設置目標框；通過涂膠缺陷數(shù)據(jù)集訓練所述基于深度殘差網(wǎng)絡的SSD網(wǎng)絡模型，對實時獲取的涂膠圖像作為訓練好的基于深度殘差網(wǎng)絡的SSD網(wǎng)絡模型輸入進行涂膠缺陷的檢測與識別。通過深度學習來自動檢測判斷導管涂膠缺陷，填補了輸液器導管涂膠缺陷檢測的空白，大大增加了輸液器的生產(chǎn)裝配的效率。?? |
