杭州电子科技大学;杭州百桥医疗技术有限公司李宏获国家专利权
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龙图腾网获悉杭州电子科技大学;杭州百桥医疗技术有限公司申请的专利基于图像处理和深度学习的疝气补片质量缺陷检测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116228627B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-19发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211455934.5，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于图像处理和深度学习的疝气补片质量缺陷检测方法是由李宏;曾扬添;李佳豪;李博文设计研发完成，并于2022-11-21向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于图像处理和深度学习的疝气补片质量缺陷检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于图像处理和深度学习的疝气补片质量缺陷检测方法，包括：采集疝气补片的图像数据作为原始样本；基于残差网络构建疝气补片的生产缺陷检测模型；利用原始样本对所述生产缺陷检测模型进行训练；基于图像处理构建疝气补片的物理缺陷检测模型；利用生产缺陷检测模型和物理缺陷检测模型对采集的待检测疝气补片的图像数据进行检测，输出优劣检测结果。本发明有效解决了人工检测的低准确率、高成本、低效率的问题，并在实际数据上取得了较好的检测效果。
本发明授权基于图像处理和深度学习的疝气补片质量缺陷检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于图像处理和深度学习的疝气补片质量缺陷检测方法，其特征在于，所述基于图像处理和深度学习的疝气补片质量缺陷检测方法，包括： 步骤1、采集疝气补片的图像数据作为原始样本； 步骤2、基于残差网络构建疝气补片的生产缺陷检测模型； 步骤3、利用原始样本对所述生产缺陷检测模型进行训练； 步骤4、基于图像处理构建疝气补片的物理缺陷检测模型； 步骤5、利用所述生产缺陷检测模型和物理缺陷检测模型对采集的待检测疝气补片的图像数据进行检测，输出优劣检测结果，包括： 步骤5-1、将采集的待检测疝气补片的图像数据输入所述生产缺陷检测模型，若生产缺陷检测模型输出为不合格，则当前待检测疝气补片的检测结果为不合格，并结束检测；否则将当前待检测疝气补片作为预合格疝气补片进入下一步； 步骤5-2、将预合格的疝气补片的图像数据输入所述物理缺陷检测模型，若物理缺陷检测模型输出为不合格，则当前待检测疝气补片的检测结果为不合格，并结束检测；否则当前待检测疝气补片的检测结果为合格，并结束检测。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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