基于深度学习软件的透明纸散包在线检测系统研究

介绍了一种深度学习辅机小包商标纸及透明纸检测系统。将CH侧照检测工位、小包透明纸上下散包检测工位和小包透明纸侧长边检测工位优化成一个检测系统,能够对小包透明纸包装的产品质量进行在线检测和跟踪剔除,旨在有效提升烟草行业产品质量。

圆环类零件外观自动检测设备的研发

根据行星减速机的结构原理依次检测圆环类零件顶部、底部和外环一周的表面瑕疵和缺陷问题,相比人工肉眼检测更高效、准确。以DD马达自动旋转加多齿轮结构技术为基础研制了这款外观检测设备,并详细地介绍了该设备各部分结构及特征。

CT增强扫描背景下bone与standard图像算法对DL-CAD诊断肺结节良恶性效能的影响

目的:探究CT增强扫描背景下bone与standard图像算法对基于深度学习的智能辅助软件(DL-CAD)诊断肺结节良恶性效能的影响。方法:回顾分析98例于2020年1月至2022年9月本院收治的肺结节患者,将其CT增强扫描背景下bone图像算法、standard图像算法、bone图像算法联合standard图像算法的诊断结果与金标准“病理检查”诊断结果做一致性分析。结果:standard联合bon图像算法相较于bone图像算法及standard图像算法诊断肺结节良恶性的敏感度(0.867 vs 0.816 vs 0.786)、特异度(0.927 vs 0.878 vs 0.829)、准确率(0.885 vs 0.835 vs 0.799)均更高。结论:bone图像算法相较于standard图像算法应用于基于DL-CAD的CT增强扫描中具有更好地诊断效能,二者联用效能最好。