一次性注射器是一种常见的医疗器械。因为其可以有效地防止感染，因而获得了广泛宣传推广运用。一次性注射器主要是由针筒和针筒构成，注射器的字符缺陷对注射器的外观应用有很大影响。而一次性注射器也属于透明容器的一种，我们可以将透明容器缺陷检测进行改造，形成专门针对于一次性注射器的缺陷检测。

注射器字符缺陷的主要原因是包装印刷过程中遇到的字符缺少、破损等产品质量问题。针对大批量生产，根据人的眼睛看着对一次性注射器字符缺陷，容易产生视力疲劳，人工检测的效率不高，非常容易漏验，无法保证质量，严重影响到一次性注射器的生产率。

一次性注射器为全透明圆柱，在检测字符时不要一次彻底检测。当使用线阵相机开展图像采集时，因为针筒的透光性，针筒两边的字符会互相影响检测。用不同的设计形式和机器视觉技术硬件的合理配置，可以获得注射器的清楚图像，并且可以更好地完成图像兼容。

在检测注射器表层的字符缺陷时，因为不一样字符形状差异很大，且没有固定样子，一般优化算法无法并对完成度进行合理检测，这时候可以用DLIA深度学习算法，DLIA深度学习算法功能丰富，有着精准定位、精确测量、检测、识别、记录、控制等作用。融合机器视觉技术开发包里的算法库(SDK)，客户还可以根据实际情况灵便、定向开发应用软件。

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