




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,昆山---头缺陷检测,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 ,手机---头缺陷检测,可以包括缺陷的更多位置细节。基于这些多级特征,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。

将符合缺陷标准的所有缺陷放入到缺陷容器中。
根据本发明的一个方面,双---头缺陷检测,所述步骤s3包括:
s31、通过旋转光源获得多张图片,将每张图片的镜片区域减去屏蔽区域获得每一张图片的检测区域;
s32、将多张图片的所有检测区域进行值法融合为一张用于缺陷表达图片作为检测图片;
s33、对所述检测图片进行分割,筛选出同一位置处的缺陷判断产品是否合格。
简介编辑 ---随着自动化技术的迅猛发展,---头镜片缺陷检测,手工点胶已经远远不能满足工业上的要求。手工点胶具有操作复杂、速度慢、度低、容易出错,而且无法进行复杂图形的操作,更无法实现生产自动化等缺点。市场上要求一种速度快,精度高的设备。因此就出现了全自动点胶机器人。在科技就是生产力的情况下,全自动点胶机器人的出现为点胶行业带来的机遇和发展。

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