[发明专利]基于深度学习的医用配件组装检测方法及装置在审
| 申请号： | 202011037441.0 | 申请日： | 2020-09-28 |
| 公开（公告）号： | CN112345520A | 公开（公告）日： | 2021-02-09 |
| 发明（设计）人： | 张石清;赵小明;杨本全;林军华;徐峰;罗坚 | 申请（专利权）人： | 台州学院 |
| 主分类号： | G01N21/84 | 分类号： | G01N21/84;G06T7/00;B23P21/00 |
| 代理公司： | 杭州赛科专利代理事务所(普通合伙) 33230 | 代理人： | 宋飞燕 |
| 地址： | 318000 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于CenterNet卷积神经网络模型的医用配件组装检测方法及装置，相机采集接料图像并同步至处理模块，处理模块对接料图像预处理；处理模块将预处理后的接料图像输入医用配件输送目标检测网络，根据输出的目标类别判断医用配件是否到达接料座；相机采集医用配件图像和导管端口图像至处理模块进行预处理后作为医用配件组装目标检测网络输入，分别得到医用配件图像的目标框和目标类别以及导管端口图像的目标框和目标类别，判断目标框的位置与预设真实框位置是否一致；针对输液器医用配件组装过程中的物料是否到位、定位难的问题，实现了精准定位与组装，提高了视觉检测的准确性，有效地提高了产品生产效率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 医用 配件 组装 检测 方法 装置 | ||
【主权项】：
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