




其中imagemerge1表示初步融合图片,ocr字符检测批发,imagemerge2表示融合图片,k1代表image1的---系数,k2代表image2的---系数,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。
根据本发明的一个方面,所述步骤s2包括:
s21、利用层拍相机沿z轴方向对镜头内部进行层拍获得多张图片,ocr字符检测,并按照顺序等分为多组;
s22、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;
s23、在所述缺陷容器中,通过比较缺陷中心距离偏差值将同一位置处的缺陷筛选出来;
s24、根据清晰度算法筛选出同一位置处表现为清晰的缺陷,按照此缺陷判断其尺寸是否为缺陷产品。
(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),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
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,提出的方法在采用resnet-50的
backbone下实现了82.3%的map。

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