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龙图腾网获悉杭州映图智能科技有限公司申请的专利一种注射器刻度线360度全视角外观检测方法及系统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：CN120668659B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202510720574.4，技术领域涉及：G01N21/88；该发明授权一种注射器刻度线360度全视角外观检测方法及系统是由唐慧;唐飞;张斌鑫设计研发完成，并于2025-05-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种注射器刻度线360度全视角外观检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及医疗注射器生产检测领域，具体是涉及一种注射器刻度线360度全视角外观检测方法及系统，包括棱镜成像打光步骤，对待检注射器进行图像反射和打光；数据采样处理步骤，采集待检注射器图像并进行标注；待检缺陷识别步骤，构建注射器外观检测模型，将所述待检图像输入注射器外观检测模型，检测注射器外观是否存在缺陷，解决了现有技术中检测精度低、检测及生产效率低的问题，达成了提高检测精度、生产效率，增强检测可靠性的有益效果，并达成了降低维护成本的有益效果。

本发明授权一种注射器刻度线360度全视角外观检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种注射器刻度线360度全视角外观检测方法，其特征在于，包括如下步骤： 棱镜成像打光步骤，通过棱镜模组将待检注射器周向的四个正交视场反射光折叠至采样设备的同一成像平面内，并通过光源组对所述待检注射器进行均匀打光； 数据采样处理步骤，通过所述采样设备采集得到待检注射器的四向视场采集图像，将所述四向视场采集图像通过分层抽样策略进行形状基元分解与特征编码，根据图像中的几何单元类型将所述四向视场采集图像进行分类并标记图像几何类型得到待检图像； 待检缺陷识别步骤，构建注射器外观检测模型，将所述待检图像输入注射器外观检测模型，根据图像几何类型匹配模型检测分支后进行缺陷识别检测输出得到分支检测结果，并根据分支检测结果判断输出注射器外观缺陷结果，当所有分支检测结果均为无缺陷时，输出注射器外观缺陷结果为合格；反之，则输出注射器外观缺陷结果为存在缺陷； 所述分层抽样策略包括，定义注射器的刻度线形状基元库，所述形状基元库包括：标准横向刻度线、标准竖向刻度线、字体结构框、缺陷脏污区域以及复合多边形；通过将所述四向视场采集图像输入基于深度学习的语义分割网络，在编码器中通过连续下采样和卷积提取图像中的多尺度特征，并通过跳跃连接融合图像浅层的细节特征和深层语义特征，并在输出层中根据形状基元库中的几何单元类型设置输出支路，通过计算所述四向视场采集图像中每个像素点属于各输出支路中几何单元类型的概率完成对四向视场采集图像的分类得到待检图像； 所述注射器外观检测模型根据所述待检图像的几何单元类型，通过预设的映射规则构建多印检测分支和覆盖检测分支，当几何单元类型为横向刻度线或竖向刻度线时，构建基于几何单元的像素空间分布通过线长阈值比对与间距分析进行缺陷检测的多印检测分支；当几何单元类型为字体结构框、缺陷脏污或复合多边形时，构建基于几何单元的轮廓完整性通过覆盖率计算与断裂特征识别进行缺陷检测的覆盖检测分支；当任一检测分支检测到缺陷时，所述注射器外观检测模型输出注射器外观缺陷结果为存在缺陷； 所述多印检测分支包括，通过对横向刻度线或竖向刻度线的几何单元进行定位，输出基元边界框及像素坐标，基于所述基元边界框和像素坐标计算刻度线像素长度，并根据预设的物理尺寸映射关系转换得到实际长度，将所述实际长度与预设的长度阈值进行比较，并输出比较结果； 所述覆盖检测分支包括，通过对字体结构框、缺陷脏污或复合多边形的几何单元标定像素坐标，进行语义分割，生成对应的掩膜区域，并通过边缘检测提取掩膜轮廓，计算所述掩膜区域中的有效像素比得到覆盖率，若所述覆盖率低于预设阈值，则判定为覆盖不全面，若检测到掩膜轮廓中存在断裂段长度超过预设阈值，则判定为局部缺失缺陷，并输出判定结果。

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