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一种基于深度学习的输液器导管涂胶缺陷检测方法

基本信息

申请号 CN202011039540.2 申请日 -
公开（公告）号 CN112381755A 公开（公告）日 2021-02-19
申请公布号 CN112381755A 申请公布日 2021-02-19
分类号 G06T7/00(2017.01)I; 分类 计算；推算；计数;
发明人 赵小明;张石清;杨本全;林军华;徐峰;罗坚;潘波 申请（专利权）人 迈得医疗工业设备股份有限公司
代理机构 杭州赛科专利代理事务所（普通合伙） 代理人 宋飞燕
地址 318000浙江省台州市市府大道1139号
法律状态 -

摘要

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。