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2分钟前 苏州在线字符检测免费咨询 苏州宣雄智能[宣雄7ce8cd2]内容:

结合图1和图6所示,本发明的步骤s2包括:s21、利用层拍相机沿z轴方向对镜头内部进行层拍获得多张图片,并按照顺序等分为多组;s22、对每一组图片进行缺陷分割和识别,将符合缺陷标准的所有缺陷放入到缺陷容器中;s23、在缺陷容器中,通过比较缺陷中心距离偏差值将同一位置处的缺陷筛选出来;软件团队于业界有近15年的丰富视觉检测软件编写、设计等经验,自给自足。

由于CNN强大的特征提取能力,采用基于CNN的分类网络目前已成为表面缺陷分类中的模式一般来说,现

有表面缺陷分类的网络常常采用计算机视觉中现成的网络结构,包括AlexNet, VGG, GoogL eNet,ResNet,

SENet, ShuteNet,MobileNet等。利用分类网络结合上滑动窗口的方式可以实现缺陷的定位。

Deep learning-based crack damage detection using convolutional neural networks

一、成本低。机器视觉检测系统大大降低了厂的成本。

二、准确率高。通过机器视觉检测设备,可以每周7天,每天24小时不间断地生产高质量的产品,避免出现产品召回,产品责任索赔和图像损

坏等。.

三、安全性高。安全生产,产品可靠,机器视觉保证了生产过程中以及终产品的安全性。

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