字符检测工具-宣雄-江苏字符检测

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    2024-1-23

朱秀谨
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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,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,字符检测工具,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









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,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。









1.1缺陷的定义

当前对于缺陷有两种认知的方式,在线字符检测,种是有---的方法,也就是体现在利用标记了标签(包括类别、矩形框

或逐像素等)的缺陷图像输入到网络中进行训练.此时缺陷意味着标记过的区域或者图像。第二种是无---的

方法,就是将正常无缺陷的样本进行学习,江苏字符检测,学习正常区域的特征,网络检测异常的区域。


缺陷检测的任务大致分为三个阶段分别是缺陷分类、缺陷定位、缺陷分割,如下图所示,缺陷分类需要分类出

缺陷的类别(色、空洞、经线) ; 缺陷定位不仅需要获取缺陷的类别还需要标注出缺陷的位置; 缺陷分割将

缺陷逐像素从背景中分割出来。











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