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）；纸张产业（原纸、涂布纸、文化纸、工业纸、合成纸等）；金属产业（铝板、金属涂布、铜带、铜箔、不锈钢等）；玻璃产业（显示器玻璃、glass tubes、ccfl tubes、比例涂布、压花玻璃等）测量元素表面瑕疵，长度、宽度、高度、角度、面积、体积。
由于cnn---的特征提取能力，---缺陷检测，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，---缺陷检测品牌，
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
字符检测，又叫ocr或ocv检测，是专门对各种电子元器件、手机键盘、电脑键盘等物品表面上印刷或雕刻的字符进行识别和检测，---缺陷检测，常见的字符包括数字、英文字母、符号、汉字等。目前---不少研究机器视觉的企业开发了相应的检测软件，进行简单设定后，即可对被检测字符自动识别、检测，如有异常发生，可提示报警或者控制机器停机。对不符合要求的工件检测后可输出控制信号，剔除不合格品，自能化程度相当高。
---缺陷检测-苏州宣雄智能科技----缺陷检测由苏州宣雄智能科技有限公司提供。苏州宣雄智能科技有限公司位于江苏省苏州市昆山市开发区前进东路科技广场1501室。在市场经济的浪潮中拼博和发展，目前宣雄在检测仪中享有---的声誉。宣雄取得---商盟，标志着我们的服务和管理水平达到了一个新的高度。宣雄全体员工愿与各界有识之士共同发展，共创美好未来。
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