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。