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2023-05-28 发布于四川
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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.pdf

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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

(19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 112381755 A (43)申请公布日 2021.02.19 (21)申请号 202011039540.2 G06T 5/40 (2006.01)

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