01检测难点

医用纱布是医疗领域重要的基础物资，生产工艺复杂，广泛用于外伤手术、伤口包扎等医疗场景，其生产过程中往往会出现断线、打结、脏污等情况，为了保障使用者的康复进程和健康安全，纱布在出厂前必须经过严格的质量检测。

依靠人工肉眼检查的方式难免受到观察者主观判断的影响，检测过程中可能会出现偶然误差，加之效率低下，难以适应现代医疗用品生产的高标准与大规模需求。

02解决方案

利用人工智能技术可以完美解决此类问题，采用森赛睿视觉AI云服务平台对医用纱布瑕疵样本的图像数据进行训练并生成检测模型，再通过检测模型的使用代替人工来完成自动化视觉检测。

• 数据收集与标注

建立模型的第一步是收集存在外观瑕疵纱布的图像数据，再将这些图像数据上传至森赛睿视觉AI云服务平台，通过AI平台对各类瑕疵进行标注。标注图像是一项关键的步骤，目的是为AI算法提供明确的指示，使其可以高精度识别不同类型的瑕疵。

<通过视觉AI云平台对打结缺陷标注>

<通过视觉AI云平台对异物缺陷标注>

• 模型训练与生成

完成数据标注以后，就可以开始训练AI模型，整个过程涉及大量的计算和优化，但是在AI云平台中可以一键完成，并生成检测模型。平台内含模型检测模块，在使用前可以对模型进行精度和准确性的验证，确保生成的模型可以应对医用纱布各类不同外观瑕疵的检测。

这一创新技术的应用，能够以前所未有的精确度捕捉纱布上的每一处细节，无论是微小的瑕疵还是颜色、纹理的细微变化，都能被准确识别。这种非人工干预的检测方式，不仅大幅提升了检测的客观性与准确性，还极大程度提高了检测效率，确保每一批出厂纱布都能满足医疗行业的严格要求，为患者筑起一道坚实的健康防线。