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，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，ocr字符检测批发，提出的方法在采用resnet-50的
backbone下实现了82.3%的map。
字符辨识系统字符辨识的功能可挑选出不同文字字体。且在错误辨识时能达到警示效果，在文字印刷模糊、印刷错误、文字漏印、颜色错误以及文字倾斜都可以做辨识。瑕疵检测及辨认功能条件件下，提供完善的客制化功能，字符检测工具，且具有抗外界干扰光源下测量。led检测、液晶萤幕亮暗点检测、玻璃、气泡瑕疵检测等，在各项检测下下智泰都有成功案例。
根据本发明的一个方面，在所述步骤s24中：
将同一位置处的缺陷筛选出来后，利用设定大小的矩形核膨胀得到比实际缺陷略大的roi区域，苏州字符检测，提炼出所述roi区域大小的原图；
根据公式：c＝***δδ(i，字符检测系统，j)2pδ(i，j)计算出所述roi区域图像的对比度，筛选出同一位置处对比度缺陷作为表现清晰的缺陷；
其中δ(i，j)＝|i-j|表示相邻像素间灰度差，pδ(i，j)表示相邻像素间的灰度差值为δ的像素分布概率。
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