ocr字符检测批发-宣雄-江苏字符检测

由于cnn---的特征提取能力，江苏字符检测，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，字符检测系统， 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

自动点胶机是一种代替手工点胶的设备，在行业中的影响很广。在工业生产中，很多地方都需要用到点胶，比如集成电路、半导体封装、印刷电路板、彩色液晶屏、电子元器件（如继电器、扬声器）、电子部件、汽车部件等等。传统的点胶是靠工人手工操作实现的。点胶工艺在工业生产中越来越多，要求也越来越严格。传统的点胶是靠工人手工操作的，ocr字符检测批发，随着自动化技术的迅猛发展，手工点胶已经远远不能满足工业上的需求而逐渐被自动点胶机替代。

随时技术的发展，也出现了采用固定式或动态阈值分割方式进行检测的算法，但此方法同样存在缺陷：

1、镜头镜片区域结构纹理复杂，单一的阈值方法不能区分缺陷和产品本身结构；

2、镜头的端面、凸台区域，字符缺陷检测，存在大量的纹理干扰，现有的阈值方法难以进行有效分割缺陷；

3、现有方法采用定焦采图的方式，获得的缺陷尺寸不准确，导致漏检率难以控制。

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