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。
可持续发展。通过优化使用能源和资源以及更有效的回收利用可以---环境。稳定和优化的流程，早期认识到生产过程中的趋势和不规则性，机器视觉检测为实现未来的智能工厂铺平了道路。生产灵活，现代机器视觉检测系统的灵活性，产品瑕疵检测，无需复杂的编程，操作简单，易于设置。
提高生产力和竞争力。现代生产是自动化的，只有使用机器视觉检测设备，公司才能持续保护竞争力，防止关键技术的迁移，江苏瑕疵检测，创造合格的工作岗位并占领新的市场。符合人体i程学的工作场所，单调和枯燥的任务由机器来操作， 机器视觉系统---的人机交互，从而---更和安全的工作场所。
由于cnn---的特征提取能力，瑕疵检测系统，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，表面瑕疵检测系统，包括alexnet， vgg， googl enet，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
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