公开(公告)号：CN114219785A

公开(公告)日：2022-03-22

申请号：CN202111546320.3

申请日：2021-12-16

Applicant: 厦门理工学院

Inventor： 王晓栋 ,  徐贤威 ,  严菲 ,  曾志强 ,  吴朋滔 ,  梁火炼

IPC: G06T7/00 ,  G06T3/40 ,  G06N3/04 ,  G06K9/62 ,  G06V10/774

Abstract: 本发明公开一种基于深度学习和刻度分组匹配的注射器刻度缺陷检测方法，包括如下步骤：步骤一，将待测注射器置于输送机构上，图像传感器在视野范围内实时获取若干注射器的图像，从中选择包含完整注射器的注射器图像；步骤二，利用深度神经网络从注射器图像中提取注射器刻度；步骤三，基于提取的注射器刻度，利用刻度分组分配算法检测刻度上的缺陷。此种注射器刻度缺陷检测方法能够克服现有注射器刻度缺陷检测方法存在的成本高、精度低、开发周期长、依赖缺陷样本的问题，能够在仅有少量正常注射器样本的情况下，实现对注射器刻度缺陷的准确检测。

公开(公告)号：CN116245818A

公开(公告)日：2023-06-09

申请号：CN202310036931.6

申请日：2023-01-10

Applicant: 厦门理工学院

Inventor： 王晓栋 ,  王杰 ,  严菲 ,  曾志强 ,  吴朋滔 ,  梁火炼 ,  金季岚

IPC: G06T7/00 ,  G06T7/187 ,  G06T5/00 ,  G06T7/62 ,  G06V10/776 ,  G06V10/774 ,  G06V10/46 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开一种医用针管毛发缺陷检测方法、系统、设备及介质，涉及医疗器械缺陷检测技术领域，该方法包括：获取待测医用针管图像；将所述待测医用针管图像输入至毛发缺陷分割模型中，得到若干处缺陷连通域；所述毛发缺陷分割模型是基于具有纹理增强模块层的深度神经网络确定的；所述纹理增强模块层包括分组卷积层；所述分组卷积层的卷积核是基于等价模式下的局部二值模式算子的二进制编码确定的；采用毛发检测算法，基于所有所述缺陷连通域，确定所述待测医用针管图像中的毛发缺陷。本发明能够解决普通神经网络无法有效提取毛发特征来检测毛发缺陷和噪声干扰的问题，提高对医用针管的毛发缺陷检测的准确性。