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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， vgg， googl enet，resnet，

senet， shutenet，---缺陷检测哪里有，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

点胶喷射技术使用一个压在一个半封闭的腔中作为激发部件。该腔对焊膏进料的点胶供应来说是开放的，供应线采用旋转式正位移泵（rpdp）。当材料被压入该腔中，---缺陷检测报价，压电驻波运动将材料以尺寸稳定的液滴从喷嘴发射出去，速度---500个液滴每秒。机械喷射器则以一种的方式工作，---缺陷检测，将流体以相对较低的压力引入到材料腔中。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:布匹缺陷

主要方法:作者使用一个多层的cnn网络对布匹缺陷数据集中的六类缺陷样本进行分类，---缺陷检测，分类结束之后，对于

每一类样本进行缺陷检测。具体做法是: 1.使用滑动窗口的方法在512*512的原图上进行采样，采样大小为

128*128 ; 2.对上部分每一类图像采样后的小图像块进行二 -分类(有缺陷和无缺陷)。下图为文章两次分类使

用的cnn网络，两次分类的区别在于: 1.全连接层的输入分别为6和2 ; 2输入的图像尺日

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