




本发明对于镜头上下表面的检测,通过镜片区域减去屏蔽区域获得有效检测区域,并将多张图片的有效检测区域进行融合,进行一次缺陷检测,有效提升了检测结果的准确性。
以上所述仅为本发明的一个方案而已,并不用于---本发明,---缺陷检测哪里好,对于本领域的---来说,本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内,所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。
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,包括alexnet, vgg,---缺陷检测价格, googl enet,resnet,昆山---缺陷检测,
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

缺陷检测通常是指对物品表面缺陷的检测,表面缺陷检测是采用的机器视觉检测技术,对工件表面的斑点、凹坑、划痕、色差、缺损等缺陷进行检测。中文名缺陷检测外文名detection检测项目产品缺陷,产品尺寸,产品形状
当前,---很多软件企业开发了不少该类检测软件,该系统可根据设定的技术指标要求自动进行检测,并对有缺陷部位进行标识,还可以根据需要自动分拣、剔除。
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