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江苏视觉缺陷检测承诺守信 苏州宣雄智能科技轩辕大帝

   日期:2023-09-15     作者:宣雄    浏览:51    评论:0    
核心提示:3分钟前 江苏视觉缺陷检测承诺守信 苏州宣雄智能科技[宣雄7ce8cd2]内容:边线检查可以查找空隙、边线缺陷以及其他区域性的和表面瑕疵。可以稳定地测量/偏差,从而找到产品边线和区域上的缺陷,以及表面
3分钟前 江苏视觉缺陷检测承诺守信 苏州宣雄智能科技[宣雄7ce8cd2]内容:

边线检查

可以查找空隙、边线缺陷以及其他区域性的和表面瑕疵。可以稳定地测量/偏差,从而找到产品边线和区域上的缺陷,以及表面瑕疵和印刷缺陷。您可根据直线、圆形或不均匀边线轻松配置边线检验工具,然后按总面积、长度或深度对缺陷进行分类。InspectEdge 和 Flexible Flaw Detection(灵活瑕疵探测)工具有极高的灵活性,可以沿某一条线查找空隙,也可以检查某个形状是否有边界缺陷。

1.1缺陷的定义

当前对于缺陷有两种认知的方式,种是有监督的方法,也就是体现在利用标记了标签(包括类别、矩形框

或逐像素等)的缺陷图像输入到网络中进行训练.此时'缺陷意味着标记过的区域或者图像。第二种是无监督的

方法,就是将正常无缺陷的样本进行学习,学习正常区域的特征,网络检测异常的区域。

缺陷检测的任务大致分为三个阶段分别是缺陷分类、缺陷定位、缺陷分割,如下图所示,缺陷分类需要分类出

缺陷的类别(色、空洞、经线) ; 缺陷定位不仅需要获取缺陷的类别还需要标注出缺陷的位置; 缺陷分割将

缺陷逐像素从背景中分割出来。

检测对象:布匹缺陷

主要方法:作者使用一个多层的CNN网络对布匹缺陷数据集中的六类缺陷样本进行分类,分类结束之后,对于

每一类样本进行缺陷检测。具体做法是: 1.使用滑动窗口的方法在512*512的原图上进行采样,采样大小为

128*128 ; 2.对上部分每一类图像采样后的小图像块进行二 -分类(有缺陷和无缺陷)。下图为文章两次分类使

用的CNN网络,两次分类的区别在于: 1.全连接层的输入分别为6和2 ; 2输入的图像尺日

原文链接:http://www.qiudei.com/news/show-145603.html,转载和复制请保留此链接。
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