免责声明：以上消息未经人工确认，本平台不担保其真实性和有效性，交易前请仔细核实。
本发明公开了一种实验仪器缺陷识别分类方法及系统，涉及实验仪器管理领域，包括：获取实验仪器的超声图像信息，基于卷积神经网络建立缺陷检测模型，根据所述缺陷检测模型判断实验仪器是否存在缺陷信息，进行第一分类；根据所述缺陷信息对含有缺陷的实验仪器进行评估，生成评估得分，根据所述评估得分确定缺陷等级信息；根据所述缺陷等级信息对含有缺陷的实验仪器进行第二分类，并根据第二分类结果生成缺陷标签信息；根据所述缺陷等级信息确定含有缺陷的实验仪器的使用寿命，并将所述使用寿命信息写入所述缺陷标签信息。本发明中通过缺陷检测模型对实验仪器进行缺陷检测并分类，消除了实验仪器含有内部缺陷而造成的潜在危险。
