杨 波，陶青川，董沛君

四川大学 电子信息学院，成都 610065

手术器械包装检查是手术器械管理的关键[1]，包装目的是保障手术器械与用品经过灭菌程序后，在有效期内保持无菌性，因此包装前应注重器械的检查。手术器械作为外科医生为患者进行手术治疗的重要工具，在手术过程中不仅要求器械性能良好，器械准确性和完整性也非常重要。手术器械的管理在医疗过程中具有重要地位，但是一直以来，手术器械都用人工方法进行分类管理，劳动强度大，容易出现漏检和错误分类。

越来越多研究者关注手术器械检测。左霖等[2]提出射频识别技术应用于医疗器械行业，但射频识别技术对设备要求高，成本高，实施困难且能检测的器械种类有限。随着计算机机器视觉发展，梅杨杨等[3]利用双目图像传感器检测微小零件，用一种改进后的Harris算法用于特征点精确提取，利用归一化互相关函数对提取的特征点匹配，并用RANSAC 算法对误匹配点对进行剔除最终实现亚像素级检测。张梦诗等[4]基于不同手术器械的不同边长比对各个手术器械注册识别，其次根据识别出的结果利用前后帧的运动矢量实现对各个手术器械的实时分割检测。但传统机器视觉算法，对光照阴影敏感，易受噪声影响且提取特征困难，进而影响后续分割识别。

随着近年深度学习发展，图像目标识别和分类应用在实际应用中也越来越广泛。有许多学者将神经网络算法应用到医学领域[5-7]，而手术器械领域却没有应用到深度学习，主要原因可能是采集样本制作数据集需要耗费大量的人力和成本。……