基于图像处理和模式识别技术的计算机吻合器漏针自动检测方法．该检测系统通过微机控制CMOS摄像机拍下吻合器图像，采用二值化、特征提取和模糊聚类等一系列计算机视觉技术检测漏针．实践表明，该方法准确率高、速度快，比传统检测方法有着更高的可靠性和效率．

在医疗器械生产中，只要是需要大量人眼检测的环节几乎都可以使用机器视觉检测；在医疗应用方面，人眼所无法辨别的场合和具有较大危害的场合均可以使用机器视觉技术；在实验室检测医疗器械的领域，机器视觉检测在快速检测、高精度检测方面都有很多优势，是未来检测技术中的重要应用。

    对于特殊尺寸检测和多尺寸检测，机器视觉技术具有较好解决办法。气管插管产品的尺寸要求项目特别多，其中圆弧半径的测量、角度的测量手段存在着一定的局限，类似的产品还有喉管、各类弯曲形状的医疗器械。

对于需要对微小物体计数的场合，机器视觉可通过图像计数快速的完成计数。比如，输液器微粒污染的检测中，可通过悬浮微粒图像对微粒计数；细胞培养和结果观察时，也可以通过图像处理的方法完成细胞数量统计。

对于医疗器械粗糙度等需要观察金属外表面的检测中，也可以使用机器视觉检测技术，更快速、准确的获取结果，并且能够排除人为因素带来的干扰。

由于不同医疗器械特点各异，机器视觉检测技术能够应用的场合不同，需要多与检测实践和行业标准结合，满足传统检测技术和设备在精度、效率及自动化程度等方面的要求。吻合器钉仓自动化装配,切割吻合器钉仓自动化装配