字符识别检测-字符检测-宣雄智能

接着利用自定义的核7*7，进行图像卷积运算提取端面图片高频分量：

再利用加权平均值算法，检测中文字符，按照imagemerge1＝k1*image1+k2*image2+b对凸台图片和端面图片进行融合，字符检测，按照imagemerge2＝a*imagemerge1+b获得终的融合图片，根据融合照片进行缺陷检测。其中imagemerge1表示初步融合图片，imagemerge2表示融合图片，a表示拉伸系数，b表示拉伸偏移；image1表示凸台图片，image2表示端面图片，k1表示凸台---系数，k2表示端面---系数。

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，字符识别检测，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，字符缺陷检测，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。

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，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。

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