字符检测-宣雄智能科技-字符缺陷检测

1.1缺陷的定义

当前对于缺陷有两种认知的方式，种是有---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---的

方法，字符缺陷检测，就是将正常无缺陷的样本进行学习，学习正常区域的特征，字符检测，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，字符检测系统，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。

s11、在所述镜头的端面或凸台上制作模板图像获得端面图片和凸台图片，字符检测工具，并进行匹配定位；

s12、对所述凸台图片进行仿射变换后与端面图片对齐；

s13、根据自定义的核提取所述端面图片的高频分量；

s14、利用加权平均值算法叠加所述端面图片和所述凸台图片获得融合图片；

s15、依照所述融合图片进行缺陷检测。

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





表面瑕疵检测是精密零部件检测环节极其重要的步骤，检测过程中涉及平面度、是否存在瑕疵、边框整齐度、工件表面亮度等方面。具体测量对象随着精密制造业的发展也在不断的完善和丰富中。表面瑕疵检测设备凝聚了机器视觉领域的多项---技术成果，并融入了多项---的检测理念，既可以和现有生产线无缝对接检测。苏州宣雄智能科技有限公司苏州宣雄智能科技有限公司





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