具体来说，根据本发明的一种实施方式，首先在步骤s21中，利用层拍相机沿z轴方向对镜头内部进行层拍获得50张图片，将50张图片按照顺序每5张分为一组，共分为10组。然后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。接着将位于同一位置处的多个缺陷筛选出来，筛选方法是通过在同一位置处计算缺陷中心距离偏差值，字符检测工具，保留偏差值小于设定距离阈值的所有缺陷作为该位置不同层的缺陷。
检测对象:钢表面缺陷
主要方法:基于faster r-cnn的带钢表面缺陷检测网络，检测中文字符，该网络的改进在于提出的多级特征融合网络( mfn )
将多个分层特征组合成一个特征 ，可以包括缺陷的更多位置细节。基于这些多级特征，采用区域---网络
( rpn )生成感兴趣区域( roi ) .在缺陷检测数据集neu-det.上，提出的方法在采用resnet-50的
backbone下实现了82.3%的map。
(对于纸张较厚、表面缺陷检测角度 要求较高的的纸张产品采用反射的检测原理)，字符检测系统，架设在生产线 上的线阵相机进行实时同步扫描，昆山字符检测，同时系统将相机采集到的纸病图像通过simv图像处理单元进行瑕疵分割处理。由于瑕疵图像的灰阶与正常产品的灰阶存在明显差异，从而使系统能够发现瑕疵，同时对瑕疵进行有效的判定、分类。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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