




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,在线字符检测,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,字符缺陷检测,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
设备特点◆ 检测功能:对比工件(图标、颜色、纹理)于模板,从而判断被测物品是否存在瑕疵;◆ 对位功能:判断物体是否在期望的位置上,并反馈数据;◆ 测量功能:测量工件的长度、宽度、高度、角度、面积、体积;测量对象塑料薄膜产业(双拉膜、流延膜、吹膜、光学膜、薄膜涂布、塑料板材卫材薄膜等);无纺布产业(无纺布涂料、纺粘无纺布、水刺无纺布等);pcb产业(铜箔、poly preg、玻纤布、cooper laminate、pp纸等);

我们是一群由杭州电子科技大学赵巨峰带领的台湾研发及业务团队,上海字符检测,主要经营在于视觉缺陷检测软件开发运用于各行业产品检测进而与硬件结合成为一套全自动或半自动的检测设备。公司目前---于各式---头的缺陷检测及---头的字符辨识等。业务团队于电子产业有近20年的设备销售经验,尤其对于---头产业更有深入的耕耘经历。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。

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