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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，江苏---缺陷检测，包括alexnet， vgg， googl enet，---缺陷检测供应，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

随着纸张产品在、食品包装、电子行业等方面应用的日益广 泛，---缺陷检测供应商，对纸张表面的要求变的越来越严格，由于受造纸环境及生产工艺的影

响，纸张的表面很容易出现破洞、蚊虫、污点褶皱、浆块等表面瑕疵，---影响产品。再加上传统人工肉眼无法满足高的检测标准，越

来越多的企业开始采用赛默斐视simv纸病在线检测系统来完成纸张表面瑕疵缺陷的在线测量。