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申请/专利权人：深圳雪莲花网络有限公司

摘要：本发明适用于吸液质量检测技术领域，提供了一种吸管吸液质量视觉识别方法和装置，方法包括以下步骤：接收吸管吸液指令，所述吸管吸液指令包括样液名称和试管坐标；根据样液名称确定灯光颜色、吸取液量以及样液合格对照信息，使得背光灯显示所述灯光颜色；基于试管坐标和吸取液量控制吸管进行样液采集，将采集后的吸管置于背光灯显示区；拍摄得到背光灯显示区的试管样液图像，将试管样液图像输入至神经网络模型，得到样液高度线、气泡信息和杂质信息；根据样液合格对照信息、样液高度线、气泡信息和杂质信息确定吸取样液的视觉识别结果。如此，本发明能够高效且准确判断出因气泡和杂质造成吸液量偏少的情况，保证了后续样液检验环节的可靠性。

主权项：1.一种吸管吸液质量视觉识别方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：接收吸管吸液指令，所述吸管吸液指令包括样液名称和试管坐标；根据样液名称确定灯光颜色、吸取液量以及样液合格对照信息，使得背光灯显示所述灯光颜色；基于试管坐标和吸取液量控制吸管进行样液采集，将采集后的吸管置于背光灯显示区；拍摄得到背光灯显示区的试管样液图像，将试管样液图像输入至神经网络模型，得到样液高度线、气泡信息和杂质信息；根据样液合格对照信息、样液高度线、气泡信息和杂质信息确定吸取样液的视觉识别结果；其中，所述根据样液名称确定灯光颜色、吸取液量以及样液合格对照信息的步骤，具体包括：将样液名称输入至样液相关信息调取库中，所述样液相关信息调取库包含所有的样液名称，每个样液名称上标记有样液颜色、吸取液量以及样液合格对照信息；输出所述样液名称所对应的样液颜色、吸取液量以及样液合格对照信息；将样液颜色输入至加强显色库中进行匹配，输出所述样液颜色匹配的灯光颜色，所述加强显色库中包含多个样液颜色，每个样液颜色对应一个灯光颜色；其中，所述将试管样液图像输入至神经网络模型，得到样液高度线、气泡信息和杂质信息的步骤，具体包括：基于所述试管样液图像对应的样液名称确定神经网络子模型，若干个神经网络子模型构成神经网络模型；将试管样液图像输入至所述神经网络子模型中，对试管样液图像进行侦别预测，得到样液高度线、气泡信息和杂质信息，所述神经网络子模型为基于深度学习的YOLOv5神经网络模型，所述YOLOv5神经网络模型通过训练得到；其中，根据样液合格对照信息、样液高度线、气泡信息和杂质信息确定吸取样液的视觉识别结果的步骤，具体包括：将样液合格对照信息中的高度及格线与样液高度线进行对比，得到第一识别结果；提取出气泡信息和杂质信息中的气泡区域和杂质区域，基于气泡区域、杂质区域以及样液高度线计算得到异物占比信息；将样液合格对照信息中的异物占比限值与所述异物占比信息进行对比，得到第二识别结果，根据第一识别结果和第二识别结果得到视觉识别结果。

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