【技术实现步骤摘要】
基于图像数据分析的角膜塑形镜瑕疵区域提取方法
[0001]本专利技术涉及数据处理
，具体涉及基于图像数据分析的角膜塑形镜瑕疵区域提取方法。
技术介绍
[0002]角膜塑形镜是一种特殊设计的高透氧性硬性接触镜，属于隐形眼镜的一种。通过机械压迫、镜片移动的按摩及泪液的液压等物理作用，达到压平角膜中央形状，暂时减低近视度数的作用，能够有效的提高近视者的裸眼视力，目前在青少年及儿童中广泛使用。为满足眼部的卫生要求，需要做好角膜塑形镜的质量检测，以防止因为镜片瑕疵导致的眼部感染，然而目前对于角膜塑形镜的质量检测多依赖于人工经验进行，存在检测精度和效率较低，生产品控管理有效性较差的问题。
技术实现思路
[0003]本申请提供了基于图像数据分析的角膜塑形镜瑕疵区域提取方法，用于解决现有技术中角膜塑形镜的质量检测效率和精准度低的技术问题。
[0004]本申请的第一个方面，提供了基于图像数据分析的角膜塑形镜瑕疵区域提取方法，所述方法包括：对目标角膜塑形镜进行边缘瑕疵检测，获得边缘瑕疵检测结果，其中，所述边缘瑕疵检...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.基于图像数据分析的角膜塑形镜瑕疵区域提取方法，其特征在于，所述方法包括：对目标角膜塑形镜进行边缘瑕疵检测，获得边缘瑕疵检测结果，其中，所述边缘瑕疵检测结果包括边缘瑕疵区域参数和边缘瑕疵尺寸参数；对所述目标角膜塑形镜进行多等级光强照射，并基于图像采集装置进行图像采集，获得多等级光强图像集合，其中，所述多等级光强图像集合包括M张目标镜片光照图像，M为正整数；基于所述多等级光强图像集合进行中心瑕疵定位，获得目标瑕疵区域集合，其中，所述目标瑕疵区域集合包括K个目标镜片瑕疵区域标识，K为正整数；将所述目标瑕疵区域集合和所述多等级光强图像集合输入瑕疵识别模型，获得目标瑕疵参数集，其中，所述目标瑕疵参数集包括K组瑕疵特征参数－瑕疵尺寸参数；预设瑕疵特征合格阈值遍历所述目标瑕疵参数集，获得中心瑕疵检测结果，其中，所述中心瑕疵检测结果包括中心瑕疵区域参数和中心瑕疵尺寸参数；对所述边缘瑕疵检测结果和所述中心瑕疵检测结果进行综合分析，输出目标瑕疵检测结果；根据所述目标瑕疵检测结果进行所述目标角膜塑形镜的生产品控管理。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，对目标角膜塑形镜进行边缘瑕疵检测，获得边缘瑕疵检测结果，之前，所述方法还包括：预构建瑕疵检测区域，其中，所述瑕疵检测区域具有一瑕疵检测中心；根据所述目标角膜塑形镜的目标设计参数信息进行视轴定位，获得目标视轴标识；将所述目标角膜塑形镜转移至所述瑕疵检测区域；根据所述目标视轴标识和所述瑕疵检测中心进行所述目标角膜塑形镜的迁移对准，获得目标待测镜片；基于所述目标待测镜片进行边缘瑕疵检测，获得所述边缘瑕疵检测结果。3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，基于所述目标待测镜片进行边缘瑕疵检测，获得所述边缘瑕疵检测结果，所述方法还包括：对所述目标待测镜片进行图像采集，获得目标待测图像；对所述目标待测图像进行二值化处理，获得目标待测圆轮廓；根据所述目标设计参数信息进行轮廓拟合，获得拟合标准圆轮廓；基于所述目标待测圆轮廓和所述拟合标准圆轮廓进行轮廓匹配，定位边缘瑕疵区域，获得所述边缘瑕疵区域参数；根据所述边缘瑕疵区域参数进行瑕疵尺寸识别，获得所述边缘瑕疵尺寸参数。4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：所述瑕疵识别模型包括瑕疵特征识别模块和瑕疵尺寸识别模块；提取获得目标质检生产日志，其中，所述目标质检生产日志包括样本瑕疵特征集和样本瑕疵尺寸参数集，所述样本瑕疵尺寸参数集包括多组样本瑕疵尺寸参数－样本瑕疵光强参数；基于所述样本瑕疵特征集构建所述瑕疵特征识别模块；基于所述样本瑕疵尺寸参数集构建所述瑕疵尺寸识别模块。5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，将所述目标瑕疵区域集合和所述多等级光强
图像集合输入瑕疵识别模型，获得目标瑕疵参数集，其中，所述目标瑕疵参数集包括K组瑕疵特征参数－瑕疵尺寸参数，所述方法还包括：基于所述多等级光强图像集合提取获得第一等级光强图像，其中所述第一等级光强图像具有第一等级光强标识；根据所述目标瑕疵区域集合对所述第一等级光强图像进行图像分割，获得第一区域分割结果；将所述第一区域分割结果输入所述瑕疵识别模型的所述瑕疵特征识别...
【专利技术属性】
技术研发人员：张弛，宋开强，张伟，宋少岩，
申请(专利权)人：欧几里德苏州医疗科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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