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    2024-2-12

朱秀谨
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目标定位是计算机视觉领域中基本的任务之一,同时它也是和传统意 义上缺陷检测接近的任务,其期的是获

得目标的位置和类别信息。目前, 基于---学习的目标检测方法层出不穷,---缺陷检测厂商,-般来说, 基于---学习的缺陷

检测网络从结构.上可以划分为:以faster r-cnn为代表的两阶段(two stage)网络和以ssd或yolo为代表的一

阶段(one stage)网络。两者的主要差异在于两阶段网络需要首先生成可能包含缺陷的候选框(proal),然后在

进一步进行目标检测。-阶段网络直接利用网络中提取的特征来预测缺陷的位置和类别。









点胶喷射技术使用一个压在一个半封闭的腔中作为激发部件。该腔对焊膏进料的点胶供应来说是开放的,供应线采用旋转式正位移泵(rpdp)。当材料被压入该腔中,江苏苏州---缺陷检测,压电驻波运动将材料以尺寸稳定的液滴从喷嘴发射出去,速度---500个液滴每秒。机械喷射器则以一种的方式工作,---缺陷检测哪里好,将流体以相对较低的压力引入到材料腔中。苏州宣雄智能科技有限公司苏州宣雄智能科技有限公司






1.1缺陷的定义

当前对于缺陷有两种认知的方式,---缺陷检测好不好,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,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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