ocr字符检测-苏州字符检测-宣雄智能

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    2023-10-30

朱秀谨
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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,苏州字符检测,就是将正常无缺陷的样本进行学习,学习正常区域的特征,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,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。











制造商/供应商:在某些情况下,产品的制造商或供应商也可以提供缺陷检测服务。这些制造商或供应商通常具有自己的控制体系和检测设备,字符检测系统,可以对其生产的产品进行缺陷检测,以---产品符合标准和要求。

第三方机构:还有一些独立的第三方机构提供缺陷检测服务,它们与制造商和供应商无利益关系,能够提供客观和独立的检测结果。这些机构通常具有丰富的经验和的技术团队,可以针对特定的产品或行业进行的缺陷检测。

在选择缺陷检测服务时,需要根据具体的需求和产品特性选择合适的检测场所。重要的是选择---和有经验的机构,以---缺陷检测的准确性和---性。








根据本发明的一个方面,在所述s11中,ocr字符检测,对所述端面和凸台按照如下公式的模板匹配获得r(x,y)值时得到两组值(x1,y1,phi1;x2,y2,phi2)分别代表定位的x坐标、y坐标和角度:

根据本发明的一个方面,所述步骤s14包括:所述步骤s14包括:按照imagemerge1=k1*image1+k2*image2+b对所述凸台图片和端面图片进行融合,再按照imagemerge2=a*imagemerge1+b获得终的融合图片;








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