ocr字符检测批发-字符检测-宣雄智能

目标定位是计算机视觉领域中基本的任务之一，同时它也是和传统意 义上缺陷检测接近的任务，其期的是获

得目标的位置和类别信息。目前， 基于---学习的目标检测方法层出不穷，-般来说，字符检测系统， 基于---学习的缺陷

检测网络从结构.上可以划分为:以faster r-cnn为代表的两阶段(two stage)网络和以ssd或yolo为代表的一

阶段(one stage)网络。两者的主要差异在于两阶段网络需要首先生成可能包含缺陷的候选框(proal)，ocr字符检测，然后在

进一步进行目标检测。-阶段网络直接利用网络中提取的特征来预测缺陷的位置和类别。

由于cnn---的特征提取能力，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，ocr字符检测批发， vgg， googl enet，字符检测，resnet，

senet， 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

1.工作原理：压缩空气送入胶瓶()，将胶压进进给管中，胶流经以固定时间、特定速度旋转的螺杆。螺杆的旋转在胶剂上形成剪切力，使胶剂沿螺纹流下，螺杆的旋转在胶剂上不断加压，使其从滴胶针嘴流出。2.特点：具有胶点点径无固定---的灵活性。可通过软件进行调整。但是滴大胶点时，螺杆旋转时间长，会降低整台机器的产量。另外，胶剂的粘度和流动特性会影响其稳定性。






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