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摘要：本发明提供了一种角膜塑形镜的生产装置，该生产装置包括：获取模块、角膜塑形镜参数计算模块和角膜塑形镜生产模块；获取模块获取用户的角膜数据；角膜塑形镜参数计算模块根据用户的角膜数据，计算用户的角膜曲率值；角膜塑形镜生产模块根据得到的用户的角膜曲率值，生产适配用户的角膜塑形镜。通过获取模块获取用户的角膜数据，然后基于用户角膜数据，计算用户的角膜曲率值，角膜塑形镜生产模块根据用户的角膜曲率值，进而生产出适配用户的角膜塑形镜。利用该生产装置，无论验光师有无人工对用户试戴角膜塑形镜的试戴片的相关工作经验，都可以帮助用户方便的计算出该用户的角膜塑形镜参数，进而生产出适配用户的角膜塑形镜。

主权项：1.一种角膜塑形镜的生产装置，其特征在于，包括：获取模块、角膜塑形镜参数计算模块和角膜塑形镜生产模块；所述获取模块，用于获取用户的角膜数据；所述角膜塑形镜参数计算模块，用于根据用户的角膜数据，计算用户的角膜曲率值；所述角膜塑形镜生产模块，用于根据得到的用户的角膜曲率值，生产适配用户的角膜塑形镜；所述用户的角膜数据包括：用户的角膜地形图，或，用户的角膜地形图参数；所述角膜塑形镜参数计算模块包括：第一计算子模块和第二计算子模块；所述第一计算子模块，用于根据用户的角膜地形图，计算用户的角膜曲率值；所述第二计算子模块，用于根据用户的角膜地形图参数，计算用户的角膜曲率值；所述第一计算子模块包括：第一历史数据获取单元，用于获取第一历史数据，所述第一历史数据包括：已验配用户的角膜地形图以及对应的角膜曲率值数据；第一模型构建单元，用于根据所述第一历史数据，构建用于根据角膜地形图的颜色像素值计算角膜曲率值的神经网络模型；第一角膜曲率值计算单元，用于将用户的角膜地形图输入至所述模型，得到所述用户的角膜曲率值；所述神经网络模型是采用深度学习算法构建得到的，构建过程包括：S1：对所述已验配用户的角膜地形图进行图像分割处理，得到用户角膜地形图特征区域图像和颜色对照标识板特征区域图像，将用户角膜地形图特征区域图像与其对应的角膜曲率值作为一样本数据；S2：将所有样本数据划分为训练集和测试集；S3：保留一张颜色对照标识板特征区域图像，根据颜色对照标识板特征区域图像的颜色像素值建立颜色像素值与角膜曲率值的对应关系；根据所述颜色像素值与角膜曲率值的对应关系对所述训练集中的各个样本数据进行处理，得到各个样本数据的角膜曲率预测值，计算各个样本数据的角膜曲率预测值与其样本数据对应的角膜曲率值的误差值，根据得到的误差值调整该模型参数，以使该模型达到一个稳定状态；所述第二计算子模块包括：第二历史数据获取单元，用于获取第二历史数据，所述第二历史数据包括：已验配用户的角膜地形图参数以及对应的角膜曲率真实值；第二数据处理单元，用于对所述第二历史数据进行预处理，剔除无效数据；第二模型构建单元，用于根据所述第二历史数据，构建用于根据所述预处理后的第二历史数据计算角膜曲率值的线性回归模型；第二角膜曲率值计算单元，用于获取待测用户的角膜地形图参数，将该角膜地形图参数输入至所述模型，得到所述待测用户的角膜曲率值。

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