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摘要：本发明涉及一种应用于药片缺陷检测的方法、系统、设备及存储介质，通过获取药片图像；并提取药品图像的感兴趣区域，得到感兴趣区域图像；利用预先构建的语义分割模型对感兴趣区域图像的像素点进行分类，得到感兴趣区域图像中每个像素点的语义分割结果；基于语义分割结果确定感兴趣区域图像中的前景部分；并基于预先配置的筛选参数对前景部分进行筛选，得到缺陷部分；提取缺陷部分的轮廓，并将缺陷部分的轮廓绘制到药片图像中，完成检测。本申请采用深度学习语义分割算法，区域定位算法，以及轮廓筛选算法，多种算法组合，显著地降低了缺陷样品检测过程中的过检情况，较大幅度提升了现有药片缺陷检测方法的精度。
主权项：1.一种应用于药片缺陷检测的方法，其特征在于，包括：获取药片图像；并提取所述药品图像的感兴趣区域，得到感兴趣区域图像；利用预先构建的语义分割模型对所述感兴趣区域图像的像素点进行分类，得到所述感兴趣区域图像中每个像素点的语义分割结果；基于所述语义分割结果确定所述感兴趣区域图像中的前景部分；并基于预先配置的筛选参数对所述前景部分进行筛选，得到缺陷部分；提取所述缺陷部分的轮廓，并将所述缺陷部分的轮廓绘制到所述药片图像中，完成检测。
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百度查询： 平方和(北京)科技有限公司 一种应用于药片缺陷检测的方法、系统、设备及存储介质
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