少量缺陷样本情形下医疗针管刻度质量检测技术研究

针对医疗针管刻度缺陷检测存在样本收集难且缺陷种类不确定的问题,提出一种少量缺陷样本情形下的医疗针管刻度质量检测方法;利用真实生产线上采集的大量正常样本,训练深度刻度分割模型,通过以针管像素分块为单位构建拉普拉斯矩阵来挖掘针管刻度间相关性,并利用模糊C均值进行无监督缺陷检测;实验结果表明,针管刻度质量检测方法可100%检测出所有缺陷样本,对提高医疗针管生产质量具有理论和实践应用价值。