摘要
本发明涉及医疗器械技术领域,尤其涉及一种眼压测量装置及测量方法,测量方法包括如下步骤:基于YOLOv11‑segment模型将照片中含有的干涉条纹区域识别并分割出来;基于深层卷积神经网络将所述干涉条纹区域二值化分割并提取出来;提取二值化干涉条纹的骨架,标识每条条纹的级次,进而计算法珀微腔的薄膜受压后的中心挠度;根据中心挠度获取眼压。本发明基于YOLOv11‑seg模型将照片中含有的方形干涉条纹区域精准识别、分割并提取出来,二值化后的提取条纹的骨架,标识每条条纹的级次,进而计算方形薄膜受压后的中心挠度,与利用标定装置标定传感器所受压力值一一对应,实现将拍摄到的含有干涉条纹图像的照片转换为压力值。
技术关键词
眼压测量方法
深层卷积神经网络
眼压传感器
拍摄元件
焦点损失函数
拍摄模块
照片
标定装置
干涉条纹图像
多尺度结构
标定传感器
膜片
薄膜
图案
训练集
医疗器械技术
系统为您推荐了相关专利信息
鸟瞰图像
激光雷达点云数据
多视角
车载相机
焦点损失函数
通信信号识别方法
深度卷积神经网络
傅里叶变换处理
矩阵
浅层卷积神经网络
深度信念网络
梯度提升决策树
焦点损失函数
载荷特征
梯度提升机
循环卷积神经网络
嵌入特征
文档特征
注意力
关键词