设备特点◆ 检测功能：对比工件（图标、颜色、纹理）于模板，检测中文字符，从而判断被测物品是否存在瑕疵；◆ 对位功能：判断物体是否在期望的位置上，并反馈数据；◆ 测量功能：测量工件的长度、宽度、高度、角度、面积、体积；测量对象塑料薄膜产业（双拉膜、流延膜、吹膜、光学膜、薄膜涂布、塑料板材卫材薄膜等）；无纺布产业（无纺布涂料、纺粘无纺布、水刺无纺布等）；pcb产业（铜箔、poly preg、玻纤布、cooper laminate、pp纸等）；
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，字符缺陷检测，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。
根据本发明的一种实施方式，在步骤s3中，首先获得9张不同角度的图片，字符识别检测，对第0幅图片进行镜片区域定位，然后对剩余8张图片的镜片区域进行主动区域屏蔽，江苏苏州字符检测，分别获得每一张图片的检测区域，即通过镜片区域减去屏蔽区域的方式获得每一种图片的检测区域，然后所有检测区域进行值法融合为一张检测图片，进行全局阈值分割方法、动态阈值分割方法或均值阈值分割方法进行分割，对于不同张图片同一位置处的缺陷选取面积缺陷作为该位置的缺陷，判断产品是否合格。
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