【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及图像识别，具体为一种基于图像识别缺陷检测分析系统。
技术介绍
1、图像识别技术的核心在于利用计算机视觉和深度学习算法来分析和处理图像，从而实现对产品的自动检测和质量控制。在医疗器械生产过程中，传统的人工检测方式存在效率低下、误检率高和成本高昂等问题，无法满足现代生产对高精度和高效率的需求。通过使用图像识别缺陷检测技术，制造商可以实现对医疗器械的实时监控，大幅提高生产效率和产品质量。
2、在医疗器械的生产中，注射器作为一种常见的医用设备，其质量直接关系到使用者的健康和安全。注射器的生产需要严格控制各个环节的质量，包括针头的尺寸、针管的透明度、注射器刻度的精确度等。传统的人工检测手段不仅耗时费力，而且无法保证所有产品的一致性和可靠性。图像识别技术能够快速准确地检测出注射器在生产过程中可能出现的各种缺陷。
3、尽管图像识别技术在医疗器械检测中具有显著优势，但在注射器的图像识别缺陷检测过程中，仍存在一些亟待解决的问题，首先，注射器的结构复杂，在对注射器缺陷检测时，可能由于图像质量不稳定，从而影响检测的准确性...
【技术保护点】
1.一种基于图像识别缺陷检测分析系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于图像识别缺陷检测分析系统，其特征在于，在基准图像区域划分模块中，三个区域进行划分的方式为：
3.根据权利要求2所述的一种基于图像识别缺陷检测分析系统，其特征在于，在异常区域确定模块中，确定目标检测图像与基准图像不同的坐标点并标记为异常坐标点的具体方式为：
4.根据权利要求3所述的一种基于图像识别缺陷检测分析系统，其特征在于，根据异常坐标点确定目标检测图像异常区域的具体方式为：
5.根据权利要求1所述的一种基于图像识别缺陷检测分析系统...
【技术特征摘要】
1.一种基于图像识别缺陷检测分析系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于图像识别缺陷检测分析系统，其特征在于，在基准图像区域划分模块中，三个区域进行划分的方式为：
3.根据权利要求2所述的一种基于图像识别缺陷检测分析系统，其特征在于，在异常区域确定模块中，确定目标检测图像与基准图像不同的坐标点并标记为异常坐标点的具体方式为：
4.根据权利要求3所述的一种基于图像识别缺陷检测分析系统，其特征在于，根据异常坐标点确定目标检测图像异常区域的具体方...
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